작업자들의 계산 능력 차이를 해결할 수 있는 다른 방법으로는 adaptive mini-batch sizes를 활용하는 방법이 있습니다. 이 방법은 각 작업자의 계산 능력에 따라 미니 배치 크기를 조정하여 효율적인 학습을 도모합니다. 또한, 작업자들 간의 통신을 최소화하면서도 모델 업데이트를 수행하는 방법으로 federated learning이 있습니다. 이를 통해 작업자들 간의 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고도 모델을 향상시킬 수 있습니다.