提案手法では、クライアントの局所的な学習に基づいて適応型学習率を設計していますが、中央サーバーが各クライアントの学習状況を把握することでさらに効果的な学習率制御が可能です。中央サーバーが各クライアントの学習状況をリアルタイムでモニタリングし、必要に応じて学習率を調整することで、より効率的な学習が実現できる可能性があります。クライアントの学習状況を継続的に評価し、適切な学習率を割り当てることで、モデルの収束速度や性能をさらに向上させることができます。