区块大小对联邦学习训练有什么影响
时间: 2024-03-19 07:42:53 浏览: 16
区块大小(batch size)是指在训练神经网络时,每次输入给模型的样本数目。对于联邦学习而言,区块大小的选择会影响模型的训练效果和通信开销。
一般来说,区块大小越大,模型的训练速度越快,但在联邦学习中,较大的区块大小会导致参与方之间的通信开销增大,从而降低联邦学习的效率。此外,较大的区块大小还容易导致模型过拟合,训练出来的模型泛化能力较差。
因此,在联邦学习中,需要根据具体情况选择适当的区块大小,以平衡模型的训练效率和通信开销,并获得更好的模型性能。