该文介绍了一种新的分层联邦学习方法 - 分层独立子模型训练（HIST），通过将全局模型划分为不相交的子模型，并将它们分布在不同的细胞中来解决分层环境下的计算、存储和通信负担问题。作者证明了 HIST 对于非凸损失函数的收敛行为，并展示了几个属性对性能效率权衡的影响。数值实验验证了 HIST 能够大幅节省通信成本，并实现相同的目标测试准确率。