本研究探讨了去中心化联邦学习中的领域泛化问题，提出了StyleDDG算法，通过共享风格信息实现领域泛化。该算法在不同目标领域中显著提高了准确性，并减少了通信开销。

本研究通过引入模型缓存机制解决了移动代理在去中心化联邦学习中的通信不稳定性问题，提高了模型的收敛性和准确性。实验结果表明，采用缓存的去中心化联邦学习方法收敛速度快，性能优于不使用缓存的方法。

通过DFL算法解决了去中心化联邦学习中的局部一致性和局部异构过拟合问题，并在MNIST、CIFAR10和CIFAR100数据集上验证了算法的优越性能。