論文の概要: Rate distortion comparison of a few gradient quantizers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09899v1
• Date: Mon, 23 Aug 2021 02:33:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-24 15:34:01.197298
• Title: Rate distortion comparison of a few gradient quantizers
• Title（参考訳）: 数個の勾配量子化器の速度歪み比較
• Authors: Tharindu Adikari
• Abstract要約: 勾配圧縮は、大規模機械学習モデルのトレーニング時に観測される通信ボトルネックを軽減するための一般的な手法である。 そこで,Scald-signやTop-Kのような勾配量子化スキームの速度歪みトレードオフを,シャノン速度歪み限界と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.04585143845864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This article is in the context of gradient compression. Gradient compression is a popular technique for mitigating the communication bottleneck observed when training large machine learning models in a distributed manner using gradient-based methods such as stochastic gradient descent. In this article, assuming a Gaussian distribution for the components in gradient, we find the rate distortion trade-off of gradient quantization schemes such as Scaled-sign and Top-K, and compare with the Shannon rate distortion limit. A similar comparison with vector quantizers also is presented.
• Abstract（参考訳）: この記事では勾配圧縮の文脈について述べる。 勾配圧縮は、確率勾配勾配のような勾配に基づく手法を用いて、大規模機械学習モデルを分散的に訓練する際に発生する通信ボトルネックを緩和する一般的な手法である。 本稿では,勾配成分のガウス分布を仮定して,スケールドサインやtop-kのような勾配量子化スキームのレート歪みトレードオフを見出し,シャノンレート歪み限界と比較する。 ベクトル量化器との類似した比較も示す。

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