本文介绍了多种针对联邦学习的稀疏化技术，包括公平性感知的梯度稀疏化方法、FLARE算法和时间相关稀疏化方案。这些方法通过优化训练时间和通信效率，提高了模型的准确度和稀疏性，尤其在低客户端参与率下表现突出。研究表明，采用这些新技术可实现更高的训练效率和准确性。