同步联邦学习和异步联邦学习有何区别？

同步联邦学习和异步联邦学习是两种常见的联邦学习通信模式，它们的区别在于模型更新的方式：

1. **同步联邦学习** (Synchronous Federated Learning): 所有设备在每次迭代开始前先完成一轮本地训练，并将模型更新同步到中央服务器。然后服务器对所有更新求平均后生成新的全局模型，再发回给各个设备。这种方式保证了模型的一致性和准确性，但对网络同步要求较高，因为所有设备需要等待最慢的那一部分完成。

2. **异步联邦学习** (Asynchronous Federated Learning): 每个设备根据自身进度独立地进行本地训练，然后上传模型更新。中央服务器不必等待所有的更新，而是不断接收并合并新上传的模型。这使得系统更具弹性，但也可能导致最终模型在收敛速度和一致性上有所牺牲。

简而言之，同步学习适合于网络资源充足的环境，而异步学习更适合延迟较大、设备多样化的场景，能更好地利用零散的时间和计算资源。