联邦学习通过结合强大的通信策略和有效的数据聚合技术，解决了由慢速或不可靠设备带来的挑战。它允许设备在其数据上进行本地计算，从而最小化对持续连接的依赖。通过聚合这些计算的结果，而不是依赖实时数据交换，联邦学习能够有效地运作，即使设备的性能水平各不相同。
一种方法是使用“异步更新”技术。在这种方法中，设备可以在准备好时将其模型更新发送到中央服务器，而不是等待所有设备同时通信。这意味着如果某个设备由于连接不良或处理能力不足而需要更长时间，它仍然可以在以后赶上，从而允许整个系统高效地继续处理来自其他设备的数据。例如，在训练模型时，如果一部智能手机上传更新所需的时间比其他设备长几分钟，它不会停止整体训练过程。相反，服务器可以整合来自其他设备的可用更新，一旦速度较慢的设备连接，它的更新也可以被整合。
另一个重要方面是模型更新本身的设计。可以发送更小、更高效的更新，从而减少每个设备必须传输的数据量。此外，模型压缩等技术通常用于最小化传输的数据大小。例如，如果每个设备正在训练具有特定参数的模型，它可以只发送特定参数的变化（或梯度），而不是发送整个模型。这不仅加快了传输速度，还减少了不可靠连接的影响，确保学习在所有参与设备之间顺畅进行，无论它们的可靠性或速度如何。