联邦学习通过实现本地化模型适配，并结合检测和调整客户端之间数据分布变化的机制来处理数据漂移。在联邦设置中，每个客户端（例如，设备或服务器）在其本地数据上训练共享模型，这自然会捕捉到其特定环境中随时间的变化。中央服务器聚合这些更新，以创建一个平衡各种客户端数据的全局模型。由于客户端不断重新训练其本地模型，因此它们会固有地适应逐渐的数据变化，例如用户行为或传感器输入的变化。例如，使用联邦学习的智能手机键盘应用程序可能会适应各个设备上的新俚语或打字模式，全局模型会在聚合期间反映这些变化。
为了解决显著或不均匀的数据漂移，联邦系统通常采用客户端个性化和动态加权。个性化涉及允许客户端保留专门针对其本地数据的某些模型层或参数，从而防止由异常客户端引起的突然的全局模型变化。动态加权根据数据质量或漂移幅度等指标，调整每个客户端的更新对全局模型的贡献程度。例如，医疗保健应用程序可能会检测到医院的患者人口统计数据已发生变化（例如，年龄组），并降低其更新的权重，直到其数据稳定。一些框架还使用异常检测来标记具有异常数据分布的客户端，暂时将它们排除在聚合之外，以避免倾斜全局模型。
监控工具对于识别和缓解联邦学习中的数据漂移至关重要。客户端可以跟踪性能指标（例如，准确度下降）或统计度量（例如，KL 散度）以在本地检测分布变化。如果检测到漂移，客户端可能会触发更频繁的本地重新训练或通知服务器调整聚合策略。例如，在智能家居系统中，恒温器模型可能会注意到季节性温度模式变化，并更积极地更新其本地参数。服务器还可以部署诸如 FedProx 之类的技术，该技术在训练期间添加一个正则化项，以使客户端更新与全局模型保持一致，从而减少由不同数据引起的不稳定性。通过将本地化适配与服务器端保护相结合，联邦学习在保持隐私的同时，保持了针对数据漂移的鲁棒性。