要進一步提高WAFeL在非獨立同分布(non-i.i.d.)數據集上的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強數據分配策略：在非獨立同分布的情況下，各設備的數據樣本可能存在顯著的分佈差異。通過設計更智能的數據分配策略，可以確保每個設備的數據樣本能夠更好地代表整體數據分佈，從而提高模型的泛化能力。
自適應聚合權重：在WAFeL中，聚合權重是根據設備的計算能力和通訊條件進行調整的。進一步引入基於數據質量的自適應聚合權重，根據每個設備的數據樣本的特徵和質量進行加權，可以有效減少因數據不均勻導致的學習偏差。
引入模型融合技術：在每次聚合後，除了進行權重更新外，還可以考慮引入模型融合技術，將不同設備的模型進行融合，從而提高整體模型的穩定性和準確性。
增強本地訓練：允許設備進行更多的本地訓練步驟，特別是在數據量較少的情況下，可以幫助設備更好地學習其本地數據的特徵，從而提高最終的全局模型性能。
使用對抗性訓練：在非獨立同分布的環境中，對抗性訓練可以幫助模型更好地適應不同的數據分佈，通過引入對抗樣本來增強模型的魯棒性。