HERLは、ホモモーフィック暗号化のパラメータを動的に調整することで、連邦学習の効率を向上させることを目指していますが、モデル圧縮（Model Compression）などの他の手法と組み合わせることで、さらなる性能向上が期待できます。モデル圧縮は、モデルのサイズを小さくし、計算リソースの消費を削減する手法であり、特にリソースが限られたクライアントにおいて有効です。HERLとモデル圧縮を組み合わせることで、クライアントが送信するモデルのサイズを削減し、通信オーバーヘッドを軽減することができます。これにより、全体のトレーニング時間を短縮し、効率的なモデル更新が可能になります。また、モデル圧縮により、クライアントの計算負荷が軽減されるため、HERLが選択するHEパラメータの設定もより柔軟に行えるようになります。したがって、HERLとモデル圧縮を組み合わせることで、連邦学習のパフォーマンスをさらに向上させることができるでしょう。