最近，已经显示，与流行的基于Kullback Leibler（KL）的正则化不同，基于最佳运输（OT）的最大平均差异（MMD）正则化导致了对估计样品复杂性的无维度。另一方面，分别使用总变异和基于KL的正规化来定义有趣的指标类别（GHK）等有趣的指标类别和高斯 - 赫林格 - 坎托维奇（GHK）指标。但是，如果可以使用样品有效的MMD正则化定义适当的指标，则是一个空旷的问题。在这项工作中，我们不仅弥合了这一差距，而且进一步考虑了基于积分概率指标（IPM）的通用正规化家族，其中包括MMD作为特殊情况。我们提出了新颖的IPM正规化$ P $ - WASSERSTEIN风格的OT配方，并证明它们确实诱导了指标。尽管其中一些新型指标可以解释为IPM的虚拟卷积，但有趣的是，事实证明是GW和GHK指标的IPM-Analogues。最后，我们提出了基于样品的有限公式，用于估计平方-MMD正则化度量和相应的barycenter。我们从经验上研究了拟议指标的其他理想特性，并显示了它们在各种机器学习应用中的适用性。
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联合学习偏离“将数据发送到模型”的规范“向数据发送模型”。当在边缘生态系统中使用时，许多异构边缘设备通过不同的方式收集数据并通过不同的网络信道连接参与培训过程。由于设备故障或网络问题，这种生态系统中的边缘设备的失败很可能。在本文中，我们首先分析边缘设备数量对FL模型的影响，并提供一种选择有助于该模型的最佳设备的策略。我们观察所选设备失败并提供缓解策略以确保强大的联合学习技术的影响。
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