分布式深度学习之DC-ASGD 本篇笔记是听刘铁岩老师做Distributed Deep Learning:New Driving Force of Artificial Intelligence报告整理而成 深度学习梯度下降公式如下 常用的深度学习训练方法为: Full batch -> SGD -> min-batch SGD Stochastic Gradient Descent (SGD) 其中: full batch是将所有的样本过一遍再更新参数...
ASGD下图为ASGD训练过程,梯度gt应该对应模型wt,但是由于延迟,在参数服务器接收到时,模型已经更新到了wt+τ,ASGD对于延迟的梯度不做处理。 论文利用泰勒展开,将梯度展开,尝试补偿延迟部分则为hessian矩阵,因为参数数量过多,导致计算出精确的hessian矩阵会降低训练效率,所以文中提出了一种hessian近似器。DC-ASGD算法...
经向卷布验布机(ASGD-861)杨海明
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