本文探讨了提升联邦学习效率的方法，包括使用显著性梯度计算模型参数显著性分数、局部模型多样性增强策略和聚类正则化。这些方法旨在解决数据非独立同分布和模型收敛性问题，降低通信成本，提高模型准确性和训练效率。研究表明，个性化稀疏掩码和动态稀疏训练在实际应用中表现优异。