Effiziente verteilte Optimierung mit doppelt regularisierter Drift-Korrektur
Konsep Inti
Dieser Artikel präsentiert einen Rahmen für verteilte Optimierung, der eine doppelt regularisierte Drift-Korrektur verwendet, um die Kommunikationskosten zu reduzieren und gleichzeitig die lokale Recheneffizienz zu verbessern.
Abstrak
Der Artikel befasst sich mit dem Problem der verteilten Optimierung, bei dem mehrere Geräte (z.B. Smartphones oder Krankenhäuser) gemeinsam ein Modell trainieren, ohne ihre Daten zu teilen. Dies ist eine wichtige Aufgabe im Bereich des Maschinellen Lernens, da die Kommunikationskosten oft ein Engpass sind.
Der Artikel stellt drei Algorithmen vor:
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DANE+: Ein erweiterter Rahmen für den etablierten DANE-Algorithmus, der beliebige inexakte lokale Löser und verschiedene Aggregationsstrategien unterstützt. DANE+ kann die Kommunikationskomplexität im Vergleich zu zentralisierten Methoden reduzieren, indem es die Ähnlichkeit der lokalen Funktionen ausnutzt.
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FedRed: Ein neuartiger Rahmen, der eine doppelt regularisierte Drift-Korrektur verwendet. FedRed behält die gleiche Kommunikationsreduktion wie DANE+, hat aber eine geringere lokale Rechenaufwand.
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FedRed-GD: Eine Variante von FedRed, die nur einen lokalen Gradientenschritt pro Runde verwendet. Trotzdem kann FedRed-GD die Kommunikation im Vergleich zum zentralisierten Gradientenabstieg deutlich reduzieren, ohne zusätzlichen Rechenaufwand zu verursachen.
Die theoretischen Analysen zeigen, dass diese Algorithmen die Kommunikationskomplexität im Vergleich zu früheren Methoden deutlich verbessern können, indem sie die Ähnlichkeit der lokalen Funktionen ausnutzen. Die Experimente bestätigen die theoretischen Erkenntnisse und zeigen, dass FedRed-GD in der Praxis sehr effizient ist.
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Federated Optimization with Doubly Regularized Drift Correction
Statistik
Die Kommunikationskomplexität von DANE+, DANE+-GD und FedRed-GD hängt von der durchschnittlichen Hessischen Unähnlichkeit δA ab, die deutlich kleiner sein kann als die Lipschitz-Konstante L.
FedRed-GD benötigt im Erwartungswert nur halb so viele Kommunikationsrunden wie der zentralisierte Gradientenabstieg, um die gleiche Genauigkeit zu erreichen.
Die gesamte lokale Rechenleistung von FedRed-GD ist vergleichbar mit dem zentralisierten Gradientenabstieg, obwohl FedRed-GD deutlich weniger kommuniziert.
Kutipan
"Dieser Artikel präsentiert einen Rahmen für verteilte Optimierung, der eine doppelt regularisierte Drift-Korrektur verwendet, um die Kommunikationskosten zu reduzieren und gleichzeitig die lokale Recheneffizienz zu verbessern."
"Die theoretischen Analysen zeigen, dass diese Algorithmen die Kommunikationskomplexität im Vergleich zu früheren Methoden deutlich verbessern können, indem sie die Ähnlichkeit der lokalen Funktionen ausnutzen."
Pertanyaan yang Lebih Dalam
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