Ein mögliches Gegenargument gegen die Verwendung des Netzwerkgewichts als Verteidigung gegen Rekonstruktionsangriffe könnte sein, dass die Erhöhung des Girths die Skalierbarkeit des dezentralen Lernens beeinträchtigen könnte. Durch die Erhöhung des Girths kann die Anzahl der erforderlichen Runden für das Lernen und die Kommunikation zwischen den Benutzern zunehmen, was zu einer längeren Konvergenzzeit und einer insgesamt langsameren Lerngeschwindigkeit führen könnte. Dies könnte die Effizienz des dezentralen Lernens beeinträchtigen, insbesondere in großen Netzwerken mit vielen Benutzern und komplexen Topologien.