个性化的联邦学习涉及到在保持用户数据去中心化的前提下，为每个用户量身定制机器学习模型。在这种方法中，用户的数据不会被发送到中央服务器进行训练，而是允许各个设备在本地训练一个共享模型。设备只将更新后的模型参数发送回中央服务器，后者将这些更新进行汇总以改进全局模型。个性化的关键在于调整全局模型，以考虑到每个用户的独特特征和偏好。
实现个性化的一种常见方法是通过微调技术。在中央服务器使用来自多个设备的数据训练初始全局模型之后，用户的设备可以使用其本地数据进行额外的训练。例如，考虑一个使用联邦学习预测用户文本输入的键盘应用。全局模型捕捉了一般的输入模式，但每个用户的输入风格可能会有显著差异。通过使用个体的输入数据微调全局模型，该应用程序变得更加能够响应用户特定的词汇和输入习惯，从而提供更好的使用体验。
除了微调，个性化还可以通过使用用户特定的模型组件来实现。这意味着虽然中央服务器维护一个共享模型，但每个用户都有自己独特的层或参数，这些层或参数基于个人数据调整全局模型。例如，在一个电商平台的个性化推荐系统中，中央模型可能会推荐热门商品，但每个用户可以基于其过去的购买或浏览记录收到特定的推荐。通过将一般见解与个人偏好结合起来，联邦学习使得在不妨碍用户隐私的情况下，能够实现更为个性化的应用。