Notably, CE-FedAvg inherits the privacy benefits of classic FL schemes by keeping the original data on device and sharing only model parameters. Furthermore, CE-FedAvg is compatible with existing privacy-preserving techniques in FL such as secure aggregation [1]}, [2]}, differential privacy [3]}, [4]}, [5]}, and shuffling [6]} since only the sum rather than individual values is needed for the intra-cluster and inter-cluster model aggregations.

Особенно стоит отметить, что CE-FedAvg принимает преимущества концепции классического FL, сохраняя оригинальные данные на устройстве и передавая только параметры модели. Кроме того, CE-FedAvg совместим с существующими методами обеспечения конфиденциальности в FL, такими как secure aggregation [1]}, [2]}, дифференциальная конфиденциальность [3]}, [4]}, [5]} и перемешивание [6]}, поскольку для объединения модели внутри кластера и между кластерами требуется только сумма, а не отдельные значения.