データ異質性が大きい場合、連邦学習の一般化性能を向上させるためには、いくつかの手法が考えられます。まず、クライアント間のデータ分布の違いを考慮した個別のモデル更新を行うことが有効です。具体的には、各クライアントが持つデータの特性に基づいて、異なるモデルアーキテクチャやハイパーパラメータを使用することが考えられます。また、データの異質性を軽減するために、データのサンプリング手法を工夫し、各クライアントが持つデータの代表性を高めることも重要です。さらに、局所更新の際に、データの異質性を考慮した正則化手法を導入することで、モデルの過学習を防ぎ、一般化性能を向上させることができます。例えば、データの分散に基づいて重みを調整するアプローチや、異なるクライアントのモデルを融合するメタラーニング手法を用いることが考えられます。