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完全分散型ニューラルネットワークシステムにおける消失分散問題


コアコンセプト
完全分散型ニューラルネットワークシステムにおいて、モデル平均化の際に生じる重み分散の減少が収束性の遅延の根本原因であることを明らかにし、この問題を解決する分散重み補正アルゴリズムを提案する。
抽象
本論文は、完全分散型ニューラルネットワークシステムにおける収束性の遅延問題を分析し、その根本原因を特定している。 まず、連邦学習やゴシップ学習などの分散学習手法を概説し、ゴシップ学習において観察される「プラトー遅延」と呼ばれる収束性の遅延問題について説明する。この問題は、連邦学習やモデル圧縮を用いたゴシップ学習では観察されないことから、モデル平均化の方法に起因することが示唆される。 詳細な分析の結果、この遅延の根本原因が、モデル平均化によるモデル重みの分散の減少にあることが明らかになった。Xavier初期化によって適切に設定された重み分散が、モデル平均化によって損なわれ、効率的な逆伝播が阻害されるためである。 この問題に対処するため、著者らは重み分散を補正するアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムでは、平均化後のモデルの重み分散を、入力モデルの平均分散に合わせて調整する。この手法により、ゴシップ学習の収束性能を連邦学習と同等まで改善できることが示されている。 さらに、大規模ネットワークや非IIDデータ環境においても、提案手法が従来手法に比べ高い効率性を発揮することが確認された。
統計
完全分散型ニューラルネットワークシステムにおいて、モデル平均化によって重み分散が最大で50倍減少する可能性がある。 提案手法を適用することで、従来手法に比べ最大6倍高速な収束が可能となる。
引用
"モデル平均化によって生じる重み分散の減少が、収束性の遅延の根本原因である。" "提案する分散重み補正アルゴリズムにより、ゴシップ学習の収束性能を連邦学習と同等まで改善できる。"

から抽出された主要な洞察

by Yongding Tia... arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04616.pdf
Vanishing Variance Problem in Fully Decentralized Neural-Network Systems

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