要進一步提高FedMD-CG在更複雜任務上的性能，可以考慮以下幾個方向：
增強模型架構：可以探索更深層或更複雜的神經網絡架構，以提高特徵提取的能力。使用更先進的卷積神經網絡（CNN）或變壓器（Transformer）架構，可能會在處理複雜數據集時提供更好的性能。
多任務學習：將FedMD-CG擴展到多任務學習的框架中，讓模型同時學習多個相關任務，這樣可以促進知識的共享和轉移，從而提高模型的泛化能力。
自適應超參數調整：在訓練過程中動態調整超參數（如學習率、損失權重等），根據模型的表現自動調整，這樣可以更好地適應不同的訓練階段和數據特性。
數據增強技術：在客戶端引入更豐富的數據增強技術，以提高模型的魯棒性和泛化能力。這可以包括隨機裁剪、旋轉、顏色變換等方法，從而生成更多樣化的訓練樣本。
強化知識蒸餾：進一步優化知識蒸餾的過程，探索不同的蒸餾策略和損失函數，以提高從全局生成器到本地模型的知識轉移效率。