FairFedDriftアプローチが特定グル―ブ向けコンセプトドリフトへ優れている理由は複数あります。第一に，従来型手法では全体的損失メートリックしか考慮しておらず，それだけでは特定グル―ブ内部変動等把握困難．しかし， FairFedDrift ア プ ロー チ は ク ラ イ ア ント の 損 失 を 継 続 的 且 高度 监 控 ， 特 定 ク ル ―ブ 向 コ
ncept drift 対処効果高. 第二, FairF edD rift の 計算 方法 (式8) を通じて各クライエントごと最小合計群毎 損失比率低いモダール関連付 , 個々群内変動捕捉容易．これ点 FedD rift 所欠. 最後, F airF edD rift の M od el 合流操作 (式16-21) 具現同一M od el 合并及新M od el生成, 効果的集中不均衡数据处理.
以上