Die Heterogenität der Clients kann sowohl positive als auch negative Auswirkungen auf die Effektivität des vorgeschlagenen Algorithmus haben. Einerseits kann die Vielfalt der Client-Profile und -Ziele zu einer breiteren Abdeckung von Nutzungsszenarien führen, was die Anpassungsfähigkeit des Algorithmus verbessern kann. Durch die Zusammenarbeit von heterogenen Clients können unterschiedliche Perspektiven und Erfahrungen in den Lernprozess einfließen, was zu vielfältigeren und robusten Modellen führen kann.
Auf der anderen Seite kann die Heterogenität der Clients auch Herausforderungen mit sich bringen. Wenn die Clients stark voneinander abweichen und unterschiedliche Optimierungsziele verfolgen, kann dies die Effizienz der Zusammenarbeit und des Lernprozesses beeinträchtigen. In solchen Fällen kann es schwierig sein, eine gemeinsame Basis für die Zusammenarbeit zu finden und optimale Ergebnisse für alle Clients zu erzielen.