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。

本研究探讨了联邦学习中通信噪声的处理和对学习性能的影响。结果显示，通过控制信噪比可以保持收敛行为，但模型差分传输不受影响。研究认为只要通信噪声不占主导地位，可以容忍噪声对学习过程的影响。