분할 학습에서 특징 맵 압축으로 인한 편향된 경사도를 완화하기 위해 마스크 인코딩 기반 희소화 기법을 제안하였으며, 이를 통해 통신 오버헤드를 크게 줄이면서도 모델 성능을 유지할 수 있음을 보였다.
