論文の概要: Flag Aggregator: Scalable Distributed Training under Failures and
Augmented Losses using Convex Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05865v2
- Date: Mon, 25 Sep 2023 00:02:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-27 04:03:35.129802
- Title: Flag Aggregator: Scalable Distributed Training under Failures and
Augmented Losses using Convex Optimization
- Title（参考訳）: flag aggregator: convex最適化による障害と損失拡大時のスケーラブルな分散トレーニング
- Authors: Hamidreza Almasi, Harsh Mishra, Balajee Vamanan, Sathya N. Ravi
- Abstract要約: MLアプリケーションはますます、複雑なディープラーニングモデルと大規模なデータセットに依存している。
計算とデータをスケールするために、これらのモデルはノードのクラスタ内で分散的にトレーニングされ、それらの更新はモデルに適用される前に集約される。
これらの設定にデータ拡張を加えることで、堅牢で効率的なアグリゲーションシステムが必要である。
この手法は,最先端のビザンツ系レジリエントアグリゲータのロバスト性を大幅に向上させることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.732408788010313
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modern ML applications increasingly rely on complex deep learning models and
large datasets. There has been an exponential growth in the amount of
computation needed to train the largest models. Therefore, to scale computation
and data, these models are inevitably trained in a distributed manner in
clusters of nodes, and their updates are aggregated before being applied to the
model. However, a distributed setup is prone to Byzantine failures of
individual nodes, components, and software. With data augmentation added to
these settings, there is a critical need for robust and efficient aggregation
systems. We define the quality of workers as reconstruction ratios $\in (0,1]$,
and formulate aggregation as a Maximum Likelihood Estimation procedure using
Beta densities. We show that the Regularized form of log-likelihood wrt
subspace can be approximately solved using iterative least squares solver, and
provide convergence guarantees using recent Convex Optimization landscape
results. Our empirical findings demonstrate that our approach significantly
enhances the robustness of state-of-the-art Byzantine resilient aggregators. We
evaluate our method in a distributed setup with a parameter server, and show
simultaneous improvements in communication efficiency and accuracy across
various tasks. The code is publicly available at
https://github.com/hamidralmasi/FlagAggregator
- Abstract（参考訳）: 現代のMLアプリケーションは、ますます複雑なディープラーニングモデルと大規模なデータセットに依存している。
最大のモデルを訓練するために必要な計算量が指数関数的に増加した。
したがって、計算とデータをスケールするために、これらのモデルはノードのクラスタ内で分散的に訓練され、それらの更新はモデルに適用される前に集約される。
しかし、分散セットアップは個々のノード、コンポーネント、ソフトウェアのビザンチン障害を引き起こす。
これらの設定にデータ拡張を加えることで、堅牢で効率的なアグリゲーションシステムが必要である。
労働者の質を$\in (0,1]$の再構成比として定義し、ベータ密度を用いた最大確率推定手順としてアグリゲーションを定式化する。
本稿では, 最小二乗解法を用いて, 正規化した対数類似部分空間を近似的に解くことができ, 最新の凸最適化ランドスケープ結果を用いて収束保証を提供する。
実験の結果,我々のアプローチは最先端のビザンツ系レジリエントアグリゲータの堅牢性を大幅に向上させることが示された。
本手法をパラメータサーバを用いて分散構成で評価し,様々なタスクにおける通信効率と精度の同時向上を示す。
コードはhttps://github.com/hamidralmasi/FlagAggregatorで公開されている。
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