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摘要

随着机器学习技术的发展，移动物联网配备了更先进的通信和计算功能。然

而，许多机器学习技术需要将个人用户数据汇总到中央服务器进行模型训练，这

会带来大量的计算成本，并存在移动设备隐私泄露的风险。为解决这些问题，联

邦学习（FederatedLearning,FL）作为一种新型分布式机器学习范式得到了广泛

研究。它既能解决机器学习中的隐私问题，又能保证较高的测试精度。

然而，用户设备受到计算和通信资源的限制，这会阻碍联邦学习训练。一方

面，不同用户设备的计算能力各不相同，可能