데이터 이질성이 높은 환경에서 유사성 기반 클러스터링을 통해 연합 학습의 효율성을 높일 수 있다.
GPFL은 클라이언트의 국소 경사 방향과 전역 경사 방향의 유사도를 측정하여 클라이언트의 데이터 품질을 평가하고, 탐색-활용 메커니즘을 통해 최적의 클라이언트 집합을 선택함으로써 연합 학습의 효율성을 높인다.
