深層学習モデルを用いた連邦学習の一般化性能の分析は、いくつかの重要な洞察を提供します。まず、深層学習モデルは高次元のパラメータ空間を持つため、過剰適合（オーバーフィッティング）のリスクが高いですが、同時に「善良な過剰適合（benign overfitting）」の現象も観察されます。これは、モデルが過剰にパラメータ化されているにもかかわらず、良好な一般化性能を示すことを意味します。この現象は、連邦学習においても同様であり、適切な局所更新の回数や通信ラウンドの数を選ぶことで、モデルの一般化性能を向上させることが可能です。また、深層学習モデルのトレーニングダイナミクスを分析することで、データの異質性やノイズがモデルの収束に与える影響を理解する手助けとなります。さらに、深層学習の理論的枠組みを用いることで、連邦学習におけるモデルの収束速度や一般化性能の限界を定量的に評価することができ、実際のアプリケーションにおける最適な設定を導き出すための理論的基盤を提供します。