提案手法であるFedHideにおいて、プロキシプロトタイプ生成のための最適なK値（近傍数）を決定する方法は、いくつかの要因に基づいています。まず、K値はプライバシー漏洩の程度に直接影響を与えるため、Kの選択はプライバシーと性能のトレードオフを考慮する必要があります。具体的には、Kが小さいほど、プロキシプロトタイプは真のクラスプロトタイプに近くなり、プライバシー漏洩のリスクが高まります。一方で、Kが大きいと、プロキシプロトタイプはより多様性を持ち、プライバシーが保護される可能性が高まりますが、性能が低下する可能性もあります。
最適なK値を決定するためには、以下のアプローチが考えられます：
実験的アプローチ: 異なるK値を用いて複数の実験を行い、各K値に対するモデルの性能（精度やEER）とプライバシー漏洩の測定（プロトタイプ漏洩）を比較します。これにより、最適なK値を特定できます。
ハイパーパラメータチューニング: グリッドサーチやベイズ最適化などの手法を用いて、K値を含むハイパーパラメータを最適化します。これにより、モデルの性能を最大化しつつプライバシーを保護するK値を見つけることができます。
データ特性の考慮: 各クライアントのデータの分布や特性に基づいてK値を調整することも重要です。データの多様性やクラス間の距離に応じてK値を動的に変更することで、より効果的なプロキシプロトタイプ生成が可能になります。