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compressed communication
搜索结果 - 5
具有压缩和动量跟踪的近最优分散优化
MoTEF 是一种将通信压缩与动量跟踪和误差反馈相结合的新方法,它在任意数据异质性下取得了显著优于现有方法的实际优越性。
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a month ago
AdaGossip:分布式深度学习中的自适应共识步长与通信压缩
AdaGossip 是一种新的技术,根据相邻代理之间的压缩模型差异自适应调整共识步长,通过大量实验证明在分布式学习中具有压缩通信时,相比于当前的最先进方法,在测试准确率上实现了卓越的性能(提高了 0-2% 的测试准确率)。
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3 months ago
具有理论保证的压缩通信分布式求解变分不等式方法
本文介绍了使用压缩通信解决变分不等式和鞍点问题的分布式方法:MASHA1 和 MASHA2,并通过两个实验验证了结论的正确性。
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3 years ago
分散式联邦学习:平衡通讯与计算成本
提出一种采用分布式训练(DFL)的通用分散式最随机梯度下降(SGD)框架,它可以解决在多个节点中进行通信和本地更新的平衡,具有压缩通信和强收敛保证的特点。
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3 years ago
AAAI
分布式深度学习压缩通信的理论分析与实际实现之间的差异
通过实验和理论分析,本文表明在深度神经网络的分布式数据并行训练中,面向单个层的压缩比面向整个模型的压缩方式更好,但实验也显示,具体训练模型和压缩率都可能导致实际收敛率的变化。因此,本文建议深度学习框架应支持面向单个层和整个模型的压缩方式。
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5 years ago
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