带宽限制会严重影响联邦学习系统，因为它会产生通信瓶颈、降低模型质量并引入实际约束。联邦学习依赖于边缘设备和中央服务器之间频繁的模型更新（例如，梯度或权重）交换。当带宽受限时，这些更新需要更长的时间才能传输，从而减慢整体训练过程。例如，具有数百万个参数的模型（如 ResNet-50）可能需要每个客户端每轮发送 100MB 的数据。在慢速连接上，这可能需要几分钟而不是几秒钟，从而延迟同步并增加总训练时间。蜂窝网络上的设备或偏远地区的设备可能难以有效参与，从而导致系统中的不平衡并减少可用数据池。
带宽限制还会降低模型性能。为了减少数据大小，开发人员通常通过量化（例如，将 32 位浮点数转换为 8 位整数）或剪枝（删除不太重要的参数）等技术来压缩更新。但是，过度压缩有丢失细粒度信息的风险，从而导致收敛速度变慢或准确性降低。例如，过度量化梯度可能会阻止模型正确调整以适应数据中的细微模式。同样，限制更新频率以节省带宽（例如，每 10 轮同步一次而不是每轮同步一次）可能会导致全局模型超出局部最优值，从而导致训练不稳定。这些权衡迫使开发人员在通信效率和模型有效性之间做出选择。
实际的解决方法确实存在，但增加了复杂性。异步通信允许速度较慢的客户端发送更新，而不会阻止其他客户端，但这会引入可能使全局模型错位的陈旧梯度。较小的架构（例如，MobileNet 而不是 ResNet）减少了每次更新的数据大小，但可能会牺牲需要更深层网络的任务的准确性。开发人员还可以优先处理关键更新，例如，仅传输发生显着变化的参数，或在非高峰时段安排训练。这些策略需要仔细调整：配置不佳的异步系统可能会浪费计算资源，而过于激进的模型剪枝可能会抵消联邦学习的优势。在实际部署中，平衡带宽限制和功能需求仍然是一个关键挑战。