本研究探讨了浅层神经网络中隐性偏差受非线性激活函数影响的情况。结果表明，不同激活函数显著影响隐性偏差，尤其在自适应范畴内，促进了超平面聚类的形成。这为设计更高效的神经网络模型提供了理论依据。
本文探讨了异步联邦学习中动量方法的挑战，发现异步性会引入隐性偏差。为此，提出了一种动量近似方法，通过优化历史模型更新的加权平均来最小化偏差。该方法兼容安全聚合和差分隐私，易于在生产环境中集成，且通信和存储成本低。实验证明，该方法在基准数据集上可提升1.15至4倍的收敛速度。
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