論文の概要: Hybrid Decentralized Optimization: First- and Zeroth-Order Optimizers Can Be Jointly Leveraged For Faster Convergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07703v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 10:54:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 18:13:53.574223
• Title: Hybrid Decentralized Optimization: First- and Zeroth-Order Optimizers Can Be Jointly Leveraged For Faster Convergence
• Title（参考訳）: ハイブリッド分散最適化: 高速収束に一階とゼロ階の最適化を併用
• Authors: Shayan Talaei, Giorgi Nadiradze, Dan Alistarh
• Abstract要約: 分散システムにおいて,0次ノードと1次最適化機能を持つノードが共存する環境について検討する。 このようなシステムは、ノイズの少ないゼロオーダーエージェントに耐えるだけでなく、最適化プロセスにそのようなエージェントを組み込むことのメリットも示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.211914690635183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Distributed optimization has become one of the standard ways of speeding up machine learning training, and most of the research in the area focuses on distributed first-order, gradient-based methods. Yet, there are settings where some computationally-bounded nodes may not be able to implement first-order, gradient-based optimization, while they could still contribute to joint optimization tasks. In this paper, we initiate the study of hybrid decentralized optimization, studying settings where nodes with zeroth-order and first-order optimization capabilities co-exist in a distributed system, and attempt to jointly solve an optimization task over some data distribution. We essentially show that, under reasonable parameter settings, such a system can not only withstand noisier zeroth-order agents but can even benefit from integrating such agents into the optimization process, rather than ignoring their information. At the core of our approach is a new analysis of distributed optimization with noisy and possibly-biased gradient estimators, which may be of independent interest. Experimental results on standard optimization tasks confirm our analysis, showing that hybrid first-zeroth order optimization can be practical.
• Abstract（参考訳）: 分散最適化は、機械学習トレーニングをスピードアップするための標準的な方法の1つとなり、この分野の研究のほとんどは、分散1次、勾配ベースの方法に焦点を当てている。 しかし、計算にバウンドされたノードが一階の勾配に基づく最適化を実装できない場合もあるが、共同最適化タスクには貢献できない設定もある。 本稿では,ハイブリッド分散最適化の研究を開始し,0階ノードと1階ノードの最適化能力を持つノードが分散システムに共存する環境について検討し,データ分散に関する最適化課題を共同で解決しようと試みる。 基本的に、適切なパラメータ設定の下では、そのようなシステムはノイズゼロオーダーエージェントに耐えるだけでなく、情報を無視するのではなく、最適化プロセスにそのようなエージェントを組み込むことのメリットも示している。 我々のアプローチの核心は、ノイズやバイアスのある勾配推定器による分散最適化の新しい分析であり、これは独立した関心を持つかもしれない。 標準最適化タスクの実験結果から,ハイブリッド一階次最適化が実現可能であることを示す。

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