論文の概要: Quantization for decentralized learning under subspace constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07821v1
• Date: Fri, 16 Sep 2022 09:38:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-19 13:52:40.175373
• Title: Quantization for decentralized learning under subspace constraints
• Title（参考訳）: 部分空間制約下における分散学習の量子化
• Authors: Roula Nassif, Stefan Vlaski, Marco Carpentiero, Vincenzo Matta, Marc Antonini, Ali H. Sayed
• Abstract要約: エージェントがサブスペース制約を最小化するために個々のコスト関数を持つ分散最適化問題を考察する。 本稿では,エージェントが確率化量子化器を用いて推定値を圧縮する適応分散型戦略を提案し,検討する。 この分析は、量子化ノイズのいくつかの一般的な条件下では、平均二乗誤差と平均ビットレートの両方で戦略が安定であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.59416703323886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we consider decentralized optimization problems where agents have individual cost functions to minimize subject to subspace constraints that require the minimizers across the network to lie in low-dimensional subspaces. This constrained formulation includes consensus or single-task optimization as special cases, and allows for more general task relatedness models such as multitask smoothness and coupled optimization. In order to cope with communication constraints, we propose and study an adaptive decentralized strategy where the agents employ differential randomized quantizers to compress their estimates before communicating with their neighbors. The analysis shows that, under some general conditions on the quantization noise, and for sufficiently small step-sizes $\mu$, the strategy is stable both in terms of mean-square error and average bit rate: by reducing $\mu$, it is possible to keep the estimation errors small (on the order of $\mu$) without increasing indefinitely the bit rate as $\mu\rightarrow 0$. Simulations illustrate the theoretical findings and the effectiveness of the proposed approach, revealing that decentralized learning is achievable at the expense of only a few bits.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,各エージェントが低次元部分空間に配置するためにネットワーク上の最小限の制約を最小化するために,個別のコスト関数を持つ分散最適化問題を考察する。 この制約付き定式化は、特別なケースとしてコンセンサスやシングルタスク最適化を含み、マルチタスクの滑らかさや結合最適化のようなより一般的なタスク関連モデルを可能にする。 通信制約に対処するために,エージェントがランダム化量子化器を用いて予測値を圧縮し,隣人と通信する適応分散型戦略を提案し,検討する。 分析によれば、量子化ノイズに関するいくつかの一般的な条件の下で、十分小さなステップサイズである$\mu$に対して、平均二乗誤差と平均ビットレートの両方で戦略は安定である: $\mu$を小さくすることで、ビットレートを$\mu\rightarrow 0$に無期限に増加させることなく、推定誤差を($\mu$の順に)小さくすることができる。 シミュレーションは理論的な知見と提案手法の有効性を示し、分散学習はほんの数ビットの犠牲で実現可能であることを示した。

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