针对5G网络下的联邦学习架构及关键技术展开研究，通过5G网络的帮助来提升移动终端收集的小样本数据对于训练全局模型的重要意义。从具有不同本地数据集的终端可以加速模型训练和增强模型泛化能力的理论分析入手，详细阐述了如何利用5G系统优势，实现在通信资源约束下选择具有典型特征的终端成员，从而达到联邦学习效果最大化的目的。基于3GPP 5G系统现有架构，提出了支持联邦学习的5G架构以及典型解决方案流程，最后给出了仿真结果，证明了5G网络对于联邦学习具有良好增益。
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