FLAREの収束特性をさらに改善するためには、以下のアプローチが考えられます。
学習率の動的調整の改良: FLAREでは、参加デバイスの学習率を調整していますが、さらに効果的な学習率の調整アルゴリズムを導入することで、収束速度をさらに向上させることができます。例えば、各デバイスの学習率をより適応的に調整する方法や、学習率の変化に応じて最適な更新ステップを決定する方法などが考えられます。
デバイス選択の最適化: FLAREでは、デバイスの選択を行っていますが、より効率的なデバイス選択アルゴリズムを導入することで、収束特性を改善することができます。例えば、デバイスの特性や通信状況をより緻密に考慮した選択基準を導入する方法などが挙げられます。
通信帯域幅の最適化: FLAREでは、通信帯域幅の割り当てを行っていますが、より効率的な帯域幅の最適化アルゴリズムを導入することで、通信効率を向上させることができます。例えば、帯域幅の動的な調整や通信遅延を最小化する方法などが考えられます。