本研究提出了一种新的解决无线频谱多接入问题的方法，通过资源分配决策来优化公平度和用户数据相关性。实验结果显示该方法在各种情况下都优于其他方法，为未来联邦动态应用提供了有希望的候选方案。

Fair Collapse（FaCe）是一种新方法，通过测量预训练模型中神经崩溃的程度来进行传递性估计。该方法包括方差崩溃项和类公平度项，实验结果表明在不同任务上取得了最先进的性能，证明了该方法的有效性和泛化能力。