論文の概要: Pick your Neighbor: Local Gauss-Southwell Rule for Fast Asynchronous
Decentralized Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07543v1
- Date: Fri, 15 Jul 2022 15:37:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-18 16:30:23.682555
- Title: Pick your Neighbor: Local Gauss-Southwell Rule for Fast Asynchronous
Decentralized Optimization
- Title（参考訳）: Pick your Nebor: 高速非同期分散最適化のためのローカルガウス・サウスウェルルール
- Authors: Marina Costantini, Nikolaos Liakopoulos, Panayotis Mertikopoulos,
Thrasyvoulos Spyropoulos
- Abstract要約: 分散最適化環境では、$n$最適化ノードのネットワーク内の各エージェント$i$は、プライベート関数$f_i$を持つ。
最適化対応の選択ルールを導入し、高い2倍のコスト改善で隣人を選択する。
提案したセットワイズGSルールは,ネットワークの最大次数による高速化を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.85806148420504
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In decentralized optimization environments, each agent $i$ in a network of
$n$ optimization nodes possesses a private function $f_i$, and nodes
communicate with their neighbors to cooperatively minimize the aggregate
objective $\sum_{i=1}^n f_i$. In this setting, synchronizing the nodes' updates
incurs significant communication overhead and computational costs, so much of
the recent literature has focused on the analysis and design of asynchronous
optimization algorithms where agents activate and communicate at arbitrary
times, without requiring a global synchronization enforcer. Nonetheless, in
most of the work on the topic, active nodes select a neighbor to contact based
on a fixed probability (e.g., uniformly at random), a choice that ignores the
optimization landscape at the moment of activation. Instead, in this work we
introduce an optimization-aware selection rule that chooses the neighbor with
the highest dual cost improvement (a quantity related to a consensus-based
dualization of the problem at hand). This scheme is related to the coordinate
descent (CD) method with a Gauss-Southwell (GS) rule for coordinate updates; in
our setting however, only a subset of coordinates is accessible at each
iteration (because each node is constrained to communicate only with its direct
neighbors), so the existing literature on GS methods does not apply. To
overcome this difficulty, we develop a new analytical framework for smooth and
strongly convex $f_i$ that covers the class of set-wise CD algorithms -- a
class that directly applies to decentralized scenarios, but is not limited to
them -- and we show that the proposed set-wise GS rule achieves a speedup by a
factor of up to the maximum degree in the network (which is of the order of
$\Theta(n)$ in highly connected graphs). The speedup predicted by our
theoretical analysis is subsequently validated in numerical experiments with
synthetic data.
- Abstract（参考訳）: 分散最適化環境では、n$最適化ノードのネットワーク内の各エージェント $i$ はプライベート関数 $f_i$ を持ち、ノードは隣人と通信し、集約対象 $\sum_{i=1}^n f_i$ を協調的に最小化する。
この設定では、ノードの更新の同期は重要な通信オーバーヘッドと計算コストを伴い、近年の文献の多くは、エージェントが任意のタイミングで起動し通信する非同期最適化アルゴリズムの分析と設計に焦点をあてている。
それでも、このトピックに関するほとんどの作業において、アクティブなノードは、アクティベーション時点の最適化のランドスケープを無視する選択肢である固定確率(例えば、ランダムにランダムに)に基づいて、隣人を選択する。
代わりに、我々は、最も高い双対コスト改善(目の前の問題のコンセンサスに基づく双対化に関連する量)で隣人を選択する最適化対応の選択ルールを導入する。
この方式は座標降下法(CD)とガウス・サウスウェル法(GS)による座標更新と関係があるが、我々の設定では、座標のサブセットは各繰り返しでのみアクセス可能である(各ノードが直接隣人としか通信できないため)ため、GS法に関する既存の文献は適用されない。
この難しさを克服するために、我々は、セットワイズcdアルゴリズムのクラス(分散化されたシナリオに直接適用されるが、それらに限定されないクラス)をカバーする、滑らかで強凸な$f_i$のための新しい分析フレームワークを開発し、提案されたセットワイズgsルールが、ネットワークの最大次数(高連結グラフでは$\theta(n)$のオーダー)の倍のスピードアップを達成することを示す。
理論解析によって予測される高速化は、合成データを用いた数値実験で検証される。
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