論文の概要: Adaptive pruning-based Newton's method for distributed learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10154v4
• Date: Tue, 17 Dec 2024 06:45:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 17:09:37.936916
• Title: Adaptive pruning-based Newton's method for distributed learning
• Title（参考訳）: 適応型プルーニングに基づく分散学習のためのニュートン法
• Authors: Shuzhen Chen, Yuan Yuan, Youming Tao, Tianzhu Wang, Zhipeng Cai, Dongxiao Yu,
• Abstract要約: 本稿では,分散適応ニュートン学習(textttDANL)という,新規で効率的なアルゴリズムを提案する。 textttDANLは、利用可能なリソースに効率よく適応し、高い効率を維持しながら、線形収束率を達成する。 実験により、textttDANLは、効率的な通信と異なるデータセット間の強い性能で線形収束を実現することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.885388389215587
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Newton's method leverages curvature information to boost performance, and thus outperforms first-order methods for distributed learning problems. However, Newton's method is not practical in large-scale and heterogeneous learning environments, due to obstacles such as high computation and communication costs of the Hessian matrix, sub-model diversity, staleness of training, and data heterogeneity. To overcome these obstacles, this paper presents a novel and efficient algorithm named Distributed Adaptive Newton Learning (\texttt{DANL}), which solves the drawbacks of Newton's method by using a simple Hessian initialization and adaptive allocation of training regions. The algorithm exhibits remarkable convergence properties, which are rigorously examined under standard assumptions in stochastic optimization. The theoretical analysis proves that \texttt{DANL} attains a linear convergence rate while efficiently adapting to available resources and keeping high efficiency. Furthermore, \texttt{DANL} shows notable independence from the condition number of the problem and removes the necessity for complex parameter tuning. Experiments demonstrate that \texttt{DANL} achieves linear convergence with efficient communication and strong performance across different datasets.
• Abstract（参考訳）: ニュートン法は曲率情報を利用して性能を向上し,分散学習問題に対する一階法よりも優れる。 しかし、ニュートンの手法は、ヘッセン行列の高計算や通信コスト、サブモデル多様性、トレーニングの安定性、データ不均一性などの障害のため、大規模で不均一な学習環境では実用的ではない。 これらの障害を克服するために, 単純ヘッセン初期化と訓練領域の適応配置を用いてニュートン法の欠点を解決する分散適応ニュートン学習(\texttt{DANL})という, 新規で効率的なアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは顕著な収束特性を示し、確率最適化の標準的な仮定の下で厳密に検討されている。 この理論解析は, 利用可能な資源に効率よく適応し, 高効率を維持しつつ, 線形収束率を達成することを証明している。 さらに、 \texttt{DANL} は問題の条件数から顕著な独立性を示し、複雑なパラメータチューニングの必要性を排除している。 実験により、 texttt{DANL} は、効率的な通信と異なるデータセット間の強い性能で線形収束を達成することを示した。

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