RFedAGSの収束性を改善するためには、以下のような手法が考えられます。
適応的ステップサイズの導入: 現在のアルゴリズムでは固定ステップサイズが使用されていますが、適応的なステップサイズを導入することで、収束速度を向上させることができます。例えば、AdaGradやRMSPropのような手法を取り入れることで、各パラメータの更新に対して異なる学習率を設定し、より効率的な収束を実現できます。
モーメンタムの利用: モーメンタムを導入することで、過去の勾配情報を考慮し、更新の方向を滑らかにすることができます。これにより、局所的な最適解に陥るリスクを減少させ、収束性を向上させることが期待されます。
分散型最適化手法の統合: 他の分散型最適化手法、例えば、分散型確率的勾配降下法（DSGD）や、分散型L-BFGSなどをRFedAGSに統合することで、収束性を改善することが可能です。これにより、各エージェントが持つデータの特性を活かしつつ、全体の収束を促進できます。
正則化手法の導入: 過学習を防ぐために、L2正則化やドロップアウトなどの正則化手法を導入することで、モデルの一般化能力を向上させ、収束性を改善することができます。
これらの手法を組み合わせることで、RFedAGSの収束性をさらに向上させることができるでしょう。