除了邊界控制正則化和基於主成分梯度的聚合策略，還有其他幾種方法可以同時降低本研究中提到的三個損失項：
對抗性訓練：通過引入對抗性樣本來增強模型的魯棒性，這樣可以減少因數據分布偏移導致的損失。對抗性訓練可以幫助模型學習到更穩定的特徵，從而降低分布偏移損失。
集成學習方法：將多個不同的模型進行集成，通過加權平均或投票機制來獲得最終預測。這樣可以有效減少因單一模型在特定數據分布下的偏差，從而降低聚合損失。
基於元學習的策略：利用元學習技術，根據不同客戶端的數據特性自動調整模型的學習策略。這樣可以在訓練過程中動態調整模型的參數，從而同時降低本地損失、分布偏移損失和聚合損失。
多樣本學習：在每次聚合時，不僅考慮每個客戶端的最新模型參數，還可以引入過去幾輪的模型參數進行加權聚合，這樣可以減少因數據異質性導致的模型不穩定性。