DecantFed 알고리즘은 동기 및 비동기 페더레이티드 러닝의 한계를 극복하기 위해 반동적인 접근 방식을 채택합니다. 동기 페더레이티드 러닝은 지연된 디바이스를 효과적으로 처리하지만 수렴 속도와 모델 정확도를 희생할 수 있습니다. 반면, 비동기 페더레이티드 러닝은 모든 디바이스가 참여할 수 있지만 높은 통신 오버헤드와 모델 지연 문제를 야기할 수 있습니다. DecantFed는 이러한 한계를 극복하기 위해 반동적인 접근 방식을 사용하여 클라이언트를 다른 티어로 분류하고 대역폭을 할당합니다. 이를 통해 클라이언트는 서로 다른 빈도로 로컬 모델을 업로드하며, 지연 시간을 줄이고 통신 비용을 최적화하여 효율적인 페더레이티드 러닝을 실현합니다.