Os resultados confirmam que a integração do feedback de erro com o método de divisão relaxada de Douglas-Rachford no EF-Feddr supera efetivamente a degradação da convergência tipicamente causada pela compressão enviesada, oferecendo assim uma solução prática e eficiente para o aprendizado federado com restrições de comunicação.
Xue et al. (Quarta,) estudaram esta questão.