論文の概要: Decentralized SGD and Average-direction SAM are Asymptotically Equivalent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02913v3
• Date: Mon, 10 Jul 2023 15:15:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 18:18:05.619175
• Title: Decentralized SGD and Average-direction SAM are Asymptotically Equivalent
• Title（参考訳）: 分散SGDと平均方向SAMは漸近的に等価である
• Authors: Tongtian Zhu, Fengxiang He, Kaixuan Chen, Mingli Song, Dacheng Tao
• Abstract要約: 分散勾配降下(D-SGD)は、中央サーバを制御せずに大規模デバイス上で協調学習を可能にする。 既存の理論では、分散化は必ず一般化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.91957435368595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decentralized stochastic gradient descent (D-SGD) allows collaborative learning on massive devices simultaneously without the control of a central server. However, existing theories claim that decentralization invariably undermines generalization. In this paper, we challenge the conventional belief and present a completely new perspective for understanding decentralized learning. We prove that D-SGD implicitly minimizes the loss function of an average-direction Sharpness-aware minimization (SAM) algorithm under general non-convex non-$\beta$-smooth settings. This surprising asymptotic equivalence reveals an intrinsic regularization-optimization trade-off and three advantages of decentralization: (1) there exists a free uncertainty evaluation mechanism in D-SGD to improve posterior estimation; (2) D-SGD exhibits a gradient smoothing effect; and (3) the sharpness regularization effect of D-SGD does not decrease as total batch size increases, which justifies the potential generalization benefit of D-SGD over centralized SGD (C-SGD) in large-batch scenarios.
• Abstract（参考訳）: 分散確率勾配降下(D-SGD)は、中央サーバを制御せずに大規模デバイス上で協調学習を可能にする。 しかし、既存の理論では、分散化が一般化を弱めている。 本稿では,従来の信念に挑戦し,分散学習を理解するための全く新しい視点を提案する。 d-sgdは一般の非凸非$-\beta$-smooth設定下で平均指向シャープネス認識最小化(sam)アルゴリズムの損失関数を暗黙的に最小化する。 This surprising asymptotic equivalence reveals an intrinsic regularization-optimization trade-off and three advantages of decentralization: (1) there exists a free uncertainty evaluation mechanism in D-SGD to improve posterior estimation; (2) D-SGD exhibits a gradient smoothing effect; and (3) the sharpness regularization effect of D-SGD does not decrease as total batch size increases, which justifies the potential generalization benefit of D-SGD over centralized SGD (C-SGD) in large-batch scenarios.

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