为啥我用联邦学习训练cifia数据集准确率最高达到百分之70

联邦学习的准确率多种因素影响，其中最重要的因素是数据质量和数据分布。如果参与训练的设备（即客户端）的数据质量较低或者数据分布不均匀，那么在训练模型时可能会出现过拟合或欠拟合等问题，导致模型的准确率较低。

此外，模型的选择、训练算法的选择、超参数的调节等也会对模型的准确率产生影响。如果你没有对这些因素进行合理的选择和调节，那么模型的准确率可能会受到影响。

因此，如果你的联邦学习模型的准确率只有百分之70，可以考虑优化数据质量、数据分布、模型选择、训练算法和超参数等因素，以提高模型的准确率。

相关问题

联邦学习训练cifia数据集准确率最高可以达到多少

联邦学习训练 CIFAR-10 数据集的准确率取决于许多因素，例如模型架构、训练数据的质量和数量、训练算法的选择等。通常情况下，使用联邦学习技术训练 CIFAR-10 数据集的模型的准确率可以达到约 90% 至 95% 左右。但是，具体的准确率取决于许多因素，并且可能会因模型架构和训练算法的不同而有所不同。

联邦学习用到自己的数据集时为啥准确率这么低

联邦学习中的数据集是由多个参与方共同拥有和维护的，每个参与方只能访问和处理自己的数据，不能访问和处理其他参与方的数据。因此，在联邦学习中训练模型时，每个参与方只能使用自己的数据集进行训练，而不能使用其他参与方的数据集。这导致了一些问题：

1. 数据不平衡：每个参与方的数据集不同，有些参与方的数据可能较少，有些参与方的数据可能较多，导致在模型训练时数据不平衡，可能会影响模型的准确率。

2. 数据分布不一致：每个参与方的数据集可能来自不同的地区、不同的用户等，导致数据分布不一致，可能会影响模型的准确率。

3. 模型聚合不精确：在联邦学习中，模型是由多个参与方训练得到的，每个参与方训练得到的模型可能存在差异，模型聚合时可能会存在误差，导致模型的准确率降低。

因此，在联邦学习中，模型的准确率可能会受到许多因素的影响，需要参与方进行细致的调试和优化，才能获得较高的准确率。