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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>基于分布式編碼的同步隨機(jī)梯度下降算法

      基于分布式編碼的同步隨機(jī)梯度下降算法

      2021-04-27 | pdf | 2.19 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　基于數(shù)據(jù)并行化的異步隨機(jī)梯度下降（ASGD）算法由于需要在分布式計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間頻繁交換梯度數(shù)據(jù)，從而影響算法執(zhí)行效率。提出基于分布式編碼的同步隨機(jī)梯度下降（SSGD）算法，利用計(jì)算任務(wù)的冗余分發(fā)策略對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的中間結(jié)果傳輸時(shí)間進(jìn)行量化以減少單一批次訓(xùn)練時(shí)間，并通過(guò)數(shù)據(jù)傳輸編碼策略的分組數(shù)據(jù)交換模式降低節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)通信總量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)配置合適的超參數(shù)時(shí)，與SSGD和ASGD算法相比，該算法在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分布式訓(xùn)練中平均減少了5397%、26.89%和39，11%、26.37%的訓(xùn)練時(shí)間，從而證明其能有效降低分布式集群的通信負(fù)載并保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精確度。

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