論文の概要: A Communication-Efficient Distributed Gradient Clipping Algorithm for Training Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05040v1
• Date: Tue, 10 May 2022 16:55:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-12 18:11:38.221516
• Title: A Communication-Efficient Distributed Gradient Clipping Algorithm for Training Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 深層ニューラルネットワーク学習のための通信効率の良い分散勾配クリッピングアルゴリズム
• Authors: Mingrui Liu, Zhenxun Zhuang, Yunwei Lei, Chunyang Liao
• Abstract要約: グラディエントDescentは、ディープニューラルネットワークにおいてゆっくりと収束する。 勾配クリッピング方式が並列スピードアップを楽しむために複数のマシンを活用できるかどうかは謎のままである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.461878019780597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In distributed training of deep neural networks or Federated Learning (FL), people usually run Stochastic Gradient Descent (SGD) or its variants on each machine and communicate with other machines periodically. However, SGD might converge slowly in training some deep neural networks (e.g., RNN, LSTM) because of the exploding gradient issue. Gradient clipping is usually employed to address this issue in the single machine setting, but exploring this technique in the FL setting is still in its infancy: it remains mysterious whether the gradient clipping scheme can take advantage of multiple machines to enjoy parallel speedup. The main technical difficulty lies in dealing with nonconvex loss function, non-Lipschitz continuous gradient, and skipping communication rounds simultaneously. In this paper, we explore a relaxed-smoothness assumption of the loss landscape which LSTM was shown to satisfy in previous works and design a communication-efficient gradient clipping algorithm. This algorithm can be run on multiple machines, where each machine employs a gradient clipping scheme and communicate with other machines after multiple steps of gradient-based updates. Our algorithm is proved to have $O\left(\frac{1}{N\epsilon^4}\right)$ iteration complexity for finding an $\epsilon$-stationary point, where $N$ is the number of machines. This indicates that our algorithm enjoys linear speedup. We prove this result by introducing novel analysis techniques of estimating truncated random variables, which we believe are of independent interest. Our experiments on several benchmark datasets and various scenarios demonstrate that our algorithm indeed exhibits fast convergence speed in practice and thus validates our theory.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークやフェデレートラーニング(FL)の分散トレーニングでは、通常、各マシン上でSGD(Stochastic Gradient Descent)またはその変種を実行し、他のマシンと定期的に通信する。 しかしながら、SGDは爆発的な勾配問題のため、ディープニューラルネットワーク(例えば、RNN、LSTM)のトレーニングにおいてゆっくりと収束する可能性がある。 グラデーション・クリッピングは通常、単一マシンの設定でこの問題に対処するために使用されるが、fl設定でこのテクニックを探求することは、まだ初期段階にあり、グラデーション・クリッピング・スキームが複数のマシンを利用して並列なスピードアップを享受できるかどうかは謎のままである。 主な技術的困難は、非凸損失関数、非Lipschitz連続勾配、通信ラウンドを同時にスキップすることである。 本稿では,LSTMが以前の研究で満足していた損失景観の平滑性仮定を探索し,通信効率の高い勾配クリッピングアルゴリズムを設計する。 このアルゴリズムは複数のマシンで実行でき、各マシンはグラデーション・クリッピング方式を採用し、グラデーション・ベースの更新を繰り返した後に他のマシンと通信する。 我々のアルゴリズムは、マシン数を$n$とする$\epsilon$-定常点を見つけるために、$o\left(\frac{1}{n\epsilon^4}\right)$反復複雑性を持つことが証明されている。 これにより,線形高速化が実現された。 本研究は,無関心な確率変数を推定する新たな解析手法を導入することで,この結果を実証する。 いくつかのベンチマークデータセットと様々なシナリオにおける実験は、アルゴリズムが実際に高速収束速度を示し、理論を検証していることを示している。

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