이질적 데이터 환경에서 FedAC 외에도 다양한 접근 방식들이 존재합니다. 예를 들어, FedAvg는 분산된 데이터에서 중앙 서버로 데이터를 전송하지 않고 로컬에서 모델을 학습한 후 중앙 서버에서 평균을 내어 업데이트하는 방식을 사용합니다. 또한, FedPer은 개인화된 모델을 사용하여 각 클라이언트에 맞는 모델을 유지하고 개인화된 학습을 수행합니다. FeSEM은 클러스터링을 통해 클라이언트를 그룹화하고 클러스터마다 모델을 업데이트하여 데이터의 이질성을 해결합니다. 이러한 방식들은 각각의 특징을 가지고 있으며, FedAC와 비교하여 다른 접근 방식들을 통해 다양한 이질적 데이터 환경에서의 문제를 해결할 수 있습니다.