在联邦学习中，来自分布式设备或服务器（客户端）的更新通过结构化的本地训练、聚合和全局模型更新过程进行同步。客户端使用自己的数据在本地训练共享的机器学习模型，并且只将模型更新（例如梯度或权重变化）发送到中央服务器。服务器结合这些更新来优化全局模型，然后将优化后的模型重新分发给客户端进行进一步训练。这个循环重复进行，直到模型收敛。同步确保所有客户端在不共享原始数据的情况下，共同构建一个统一的模型，从而平衡去中心化和协调学习。
同步过程通常遵循基于轮次的通信协议。例如，在每一轮中，服务器选择一部分客户端（例如移动设备或边缘服务器）参与。这些客户端下载当前的全局模型，使用本地数据计算更新，并将更新传回。服务器使用联邦平均（Federated Averaging）等方法聚合这些更新，该方法计算客户端模型权重的加权平均。权重的调整可以基于每个客户端使用的数据量等因素，以确保数据量大的客户端具有更大的相应影响力。这个聚合步骤至关重要——它协调了在不同数据分布上运行的客户端产生的不同更新，保持了模型在整个网络中的一致性。
同步的挑战包括处理滞后者（速度慢的客户端）和确保高效通信。为了解决滞后者问题，服务器通常会设置超时或在收到最低数量的更新后继续进行，避免出现瓶颈。梯度压缩或稀疏化等技术通过仅发送重要更新来减少通信开销。例如，服务器可能会在一轮中优先选择网络连接强的客户端，以加快聚合速度。注重隐私的方法，如安全聚合（secure aggregation），通过在传输前加密更新，并要求服务器仅解密组合结果，进一步增加了同步的复杂性。这些机制确保即使客户端数量增加，同步过程仍具可扩展性和安全性。