本文介绍了联邦蒸馏（FD）和联邦增强（FAug）算法，这两种方法显著减少了通信开销并提高了测试精度。研究表明，FD和FAug可将通信成本减少约26倍，同时实现95-98%的准确率。此外，提出了一种结合集中式与分散式联邦学习的框架，以应对物联网中的数据异构性和通信瓶颈，提升模型性能。