論文の概要: Minibatch vs Local SGD for Heterogeneous Distributed Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04735v5
• Date: Tue, 1 Mar 2022 09:30:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 01:24:30.202864
• Title: Minibatch vs Local SGD for Heterogeneous Distributed Learning
• Title（参考訳）: 異種分散学習のためのミニバッチ対ローカルsgd
• Authors: Blake Woodworth, Kumar Kshitij Patel, Nathan Srebro
• Abstract要約: この環境では、Minibatch SGDがLocal SGDの既存の分析を全て支配していると論じる。 非均一な状態下で, ミニバッチSGDよりも改善された局所SGDの第一上界を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.80878557506603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We analyze Local SGD (aka parallel or federated SGD) and Minibatch SGD in the heterogeneous distributed setting, where each machine has access to stochastic gradient estimates for a different, machine-specific, convex objective; the goal is to optimize w.r.t. the average objective; and machines can only communicate intermittently. We argue that, (i) Minibatch SGD (even without acceleration) dominates all existing analysis of Local SGD in this setting, (ii) accelerated Minibatch SGD is optimal when the heterogeneity is high, and (iii) present the first upper bound for Local SGD that improves over Minibatch SGD in a non-homogeneous regime.
• Abstract（参考訳）: 異種分散環境でのローカルSGD(別名パラレルまたはフェデレートSGD)とミニバッチSGDを解析し、各マシンが異なるマシン固有の凸目標に対して確率勾配推定値にアクセスできるようにし、平均目標値w.r.tを最適化し、機械が断続的に通信することを目的とする。 私たちはそれを議論する。 (i)小バッチSGD(加速なしでも)は、この設定における局所SGDの既存の分析を全て支配する。 (ii)加速ミニバッチSGDは不均一度が高く、かつ最適である (iii) 局所的なsgdに対する最初の上界は、非均質な状態においてミニバッチsgdよりも改善される。

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