연구진은 연합 학습 환경에서 각 클라이언트의 목표 도메인에 맞는 업데이트를 선택하는 LIGHTYEAR라는 새로운 프레임워크를 제안했어요. LIGHTYEAR는 신경망 탄젠트 커널(NTK) 기반 합의 점수를 활용해 예측 행동을 분석하고 각 클라이언트에 맞는 개인 맞춤형 업데이트 집합을 결정해요. 다섯 개 데이터셋과 아홉 가지 기준 방법으로 평가한 결과, LIGHTYEAR는 기존 연합 학습 방식보다 뛰어난 성능을 보였어요.