联邦学习save frequence的作用

联邦学习中的模型更新通常是在本地设备上进行的，然后将更新后的模型参数上传到服务器进行聚合。联邦学习save frequency指的是在本地设备上保存模型参数的频率。它的作用在于：

1. 避免模型训练中断或本地设备崩溃等意外情况导致已训练的模型参数的丢失。
2. 减少网络传输的数据量。如果每次都将所有的模型参数上传到服务器，会造成网络负载过大，影响训练效率和用户体验。
3. 提高模型的训练效率。本地设备可以更快地训练模型，因为它不需要等待服务器的响应。

因此，合理设置联邦学习save frequency可以提高模型训练的效率和稳定性。