联邦学习通过在分散的、多样化的数据集上进行训练，而无需集中敏感数据，从而解决了模型偏差问题。在传统机器学习中，模型是在集中式数据上训练的，这些数据通常缺乏对所有用户群体或地区的代表性，从而导致有偏见的预测。联邦学习则允许设备或服务器（如智能手机或医院）在其自身数据上训练本地模型。然后，这些本地模型仅将其更新（例如，梯度或参数）共享给中央服务器，中央服务器将其聚合成一个全局模型。通过保留数据本地性，联邦学习天然地融合了来自各种来源（如不同地理区域、人口统计数据或使用模式）的数据，从而减少了单个、狭窄数据集带来的偏差风险。例如，一个用于预测医疗保健结果的联邦模型可以从服务于城乡人口的医院中学习，从而确保全局模型不会偏向某一群体医疗数据。
联邦学习的一个关键优势在于它能够在保持隐私的同时捕获局部变化。考虑一个多语言键盘应用程序：如果该应用使用联邦学习训练全局模型，则每个用户的设备都会在其独特的打字习惯和语言偏好上进行训练。日本的用户可能会贡献日语输入的模式，而巴西的用户则提供葡萄牙语数据。聚合后的模型反映了多样化的语言行为，而不会暴露个人文本。这种方法通过防止集中式数据集中可能缺失的少数语言或地区方言的代表性不足来减轻偏差。开发者可以通过调整聚合策略进一步完善公平性——例如，更侧重权重不足群体的数据更新，或者使用带有差分隐私的联邦平均等技术来确保贡献的均衡。
然而，联邦学习并不能自动消除偏差。如果本地数据集本身存在偏差（例如，某个地区的人口多样性有限），全局模型可能仍然会继承这些偏差。为了解决这个问题，开发者可以实现注重公平性的聚合算法。例如，服务器可以检测到倾斜的贡献（例如，80%的更新来自高收入地区），并实施配额以优先处理代表性不足的数据源。此外，还可以集成联邦对抗性去偏技术——在这种技术中，辅助模型在聚合期间识别并减少偏差。在不同子群体中测试全局模型并迭代地完善聚合过程是关键步骤。通过将联邦学习的去中心化数据访问与显式偏差检查机制相结合，开发者可以创建在不同人群中具有更好泛化能力且同时尊重隐私约束的模型。