联邦学习中模型准确性与隐私之间的权衡之所以会出现，是因为用于保护用户数据的技术通常会限制模型从所有可用信息中学习的能力。联邦学习在分散的设备或服务器上训练模型，而无需共享原始数据，这本身就优先考虑隐私。但是，这种分散化可能会降低准确性，因为模型无法直接访问完整的数据集。例如，如果设备具有高度不同的数据分布（例如，用户行为的区域差异），则全局模型可能难以很好地泛化。加密或添加噪声等隐私措施进一步限制了训练期间可用的信息，从而更难有效地改进模型。
一个关键挑战是在数据效用与隐私保证之间取得平衡。差分隐私等技术会向模型更新添加噪声，以防止反向工程敏感数据，但这种噪声会降低模型性能。例如，在训练期间向梯度添加过多的噪声可能会掩盖医学成像数据中的细微模式，从而降低模型的诊断准确性。同样，安全聚合协议（将来自多个设备的更新组合在一起，而不泄露个人贡献）需要进行计算，这会减慢训练速度或限制更新的粒度。这些约束迫使开发人员在更强的隐私（例如，更严格的噪声级别）和更高的准确性之间做出选择，通常需要迭代测试才能找到可接受的折衷方案。
为了缓解这种权衡，开发人员可以采用自适应策略。例如，基于训练阶段动态调整差分隐私中的噪声水平——早期使用较少的噪声进行粗略学习，后期使用更多的噪声来保护微调的特征。另一种方法是混合学习，其中非敏感元数据（例如，聚合统计信息）集中共享以改进模型调整，同时保持原始数据本地化。例如，智能手机键盘模型可以在全局范围内学习常用短语，同时保持个人输入习惯的私密性。最终，平衡取决于用例：医疗保健应用程序可能会优先考虑隐私，即使准确性降低；而推荐系统可能会容忍较弱的隐私以获得更好的性能。开发人员必须评估需求并尝试隐私-准确性配置以优化结果。