研究分析了联邦学习在通信噪声下的表现。结果表明，为保持收敛性，模型传输的信噪比需随通信轮数平方增长，而模型差分传输不受影响。关键在于随机梯度下降能容忍非主导通信噪声。
研究分析了联邦学习在通信噪声下的表现。
为了保持收敛性，模型传输的信噪比需随通信轮数平方增长。
模型差分传输不受通信噪声影响。
随机梯度下降能容忍非主导通信噪声。
提出了新的联邦学习收敛性分析方法。
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