联邦学习是多个实体客户端协作解决机器学习问题的机器学习设置联邦学习客户端，它在一个中央服务器或服务提供商的协调下进行每个客户端联邦学习客户端；联邦学习容易受到恶意客户端和服务器的攻击联邦学习客户端，Yinbin Miao等人设计了一种基于区块链的隐私保护拜占庭鲁棒联邦学习PBFL方案。
联邦学习Federated learning联邦学习客户端，FL是一种机器学习环境，在这种环境下，多个客户端如移动设备或整个组织在中央服务器如服；本文旨在提出一种联邦学习客户端选择策略，利用强化学习的自学习能力，帮助服务器做出客户选择决策，以提高每轮全局模型的准确。
2023年4月26日 2然而，由于客户端异构和有限的通信资源，直接在交通系统中应用联邦学习效率不高因此，如果我们直接应用现有的联邦学习解决方案而不考虑异构客户端的；基于联邦学习的多用户语义通信系统部署方法涂勇峰， 陈文上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海 引用格式涂勇峰。
联邦学习是一种新兴的分布式机器学习框架，旨在不分享私有数据的前提下利用分散的客户端训练一个全局模型，解决数据隐私和数据；联邦学习客户端当中存在一些利用本地的旧数据作为训练模型的贡献，由于联邦学习中仅参数的更新很难评估每个客户端的贡献和信誉。
主要贡献本文针对无线联邦学习场景提出了一种基于深度强化学习的客户端选择和带宽分配联合优化方法，所提FL框架CSBWA基于。
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