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
郭冬香目前担任芦溪县冬香电瓷制造有限公司法定代表人,同时担任芦溪县冬香电瓷制造有限公司执行董事;二、郭冬香投资情况:郭冬香目前是芦溪县冬香电瓷制造有限公司直接控股股东,持股比例为100%;目前郭冬香投资芦溪县冬香电瓷制造有限公司最终收益股份为100%;三、郭冬香的商业合作伙伴:基于公开数据展示,郭冬香与施贤波为商业...
因为效率高,ASGD广泛使用,但是有梯度延迟的缺陷。这是因为当一个本地worker将梯度push到全局模型中时,可能这个全局模型已经被其他worker将梯度更新过了,这样本地worker push的梯度就是延迟的。因此本文提出补偿延迟的一个新技术,为了使ASGD更接近于SGD的优化效果。这是利用梯度函数的泰勒展开来有效逼近损耗函数的H......