HCEF（Heterogeneity-Aware Cooperative Edge-based Federated Averaging）は、特にモバイルエッジネットワークにおけるデバイスの異質性と動的状態に対応するために設計されていますが、その基本的な枠組みは他の分散学習アルゴリズムにも適用可能です。具体的には、HCEFのアプローチであるローカル更新頻度の適応制御や勾配圧縮の手法は、異なる分散学習環境においても有効です。例えば、クラウドベースの分散学習や他のエッジコンピューティングシナリオにおいても、デバイスの計算能力や通信能力に基づいて動的にパラメータを調整することで、全体の効率を向上させることができます。したがって、HCEFの手法を一般的な分散学習アルゴリズムに拡張することは十分に可能であり、異なる環境における適応性を高めることが期待されます。