論文の概要: Quantized Decentralized Stochastic Learning over Directed Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09964v6
- Date: Thu, 19 Dec 2024 21:39:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:50:40.081503
- Title: Quantized Decentralized Stochastic Learning over Directed Graphs
- Title（参考訳）: 有向グラフによる分散確率学習の量子化
- Authors: Hossein Taheri, Aryan Mokhtari, Hamed Hassani, Ramtin Pedarsani,
- Abstract要約: 有向グラフ上で通信する計算ノード間でデータポイントが分散される分散学習問題を考える。
モデルのサイズが大きくなるにつれて、分散学習は、各ノードが隣人にメッセージ(モデル更新)を送信することによる通信負荷の大きなボトルネックに直面します。
本稿では,分散コンセンサス最適化におけるプッシュサムアルゴリズムに基づく有向グラフ上の量子化分散学習アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.005946490293496
- License:
- Abstract: We consider a decentralized stochastic learning problem where data points are distributed among computing nodes communicating over a directed graph. As the model size gets large, decentralized learning faces a major bottleneck that is the heavy communication load due to each node transmitting large messages (model updates) to its neighbors. To tackle this bottleneck, we propose the quantized decentralized stochastic learning algorithm over directed graphs that is based on the push-sum algorithm in decentralized consensus optimization. More importantly, we prove that our algorithm achieves the same convergence rates of the decentralized stochastic learning algorithm with exact-communication for both convex and non-convex losses. Numerical evaluations corroborate our main theoretical results and illustrate significant speed-up compared to the exact-communication methods.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,データポイントを有向グラフ上で通信するノード間で分散する分散確率学習問題を考察する。
モデルのサイズが大きくなるにつれて、分散学習は、各ノードが隣人に大きなメッセージ(モデル更新)を送信するため、通信負荷の重い大きなボトルネックに直面します。
このボトルネックに対処するために、分散コンセンサス最適化におけるプッシュサムアルゴリズムに基づく有向グラフ上での量子化された分散確率学習アルゴリズムを提案する。
さらに, このアルゴリズムは, 凸損失と非凸損失の両方に対して, 正確なコミュニケーションを伴う分散確率学習アルゴリズムと同じ収束率を達成することを証明した。
数値的な評価は, 主理論結果を裏付けるものであり, 正確な通信手法と比較して, 大幅なスピードアップを図っている。
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