本文探讨了提高联邦学习通信效率的方法，包括随机二进制掩码、动态采样和Top-K选择性掩蔽等技术。这些方法有效降低了通信成本，同时保持模型的准确性和收敛速度。研究表明，优化稀疏子网络和引入正则化项能显著提升通信和内存效率，尤其在处理异构数据时表现优越。