論文の概要: A Tight Theory of Error Feedback Algorithms in Distributed Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.31594v1
- Date: Fri, 29 May 2026 17:57:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-01 20:56:50.786131
- Title: A Tight Theory of Error Feedback Algorithms in Distributed Optimization
- Title（参考訳）: 分散最適化における誤差フィードバックアルゴリズムのタイト理論
- Abstract要約: コミュニケーションコストは、分散学習と一階最適化において大きなボトルネックとなります。
エラーフィードバック機構は、この問題に対して単純で計算的に安価な対策を提供する。
本稿では,本論文から得られた2つの主誤りフィードバックアルゴリズムについて,厳密な収束解析を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.285137494293479
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Communication costs are a major bottleneck in distributed learning and first-order optimization. A common approach to alleviate this issue is to compress the gradient information exchanged between agents. However, such compression typically degrades the convergence guarantees of gradient-based methods. Error feedback mechanisms provide a simple and computationally cheap remedy for this issue, but numerous variants have been proposed, and their relative performance remains poorly understood. This paper provides tight convergence analyses for two of the main error-feedback algorithms from the literature, the classic Error Feedback method (EF) and Error Feedback 21 (EF21), by identifying optimal step-size choices and constructing optimal Lyapunov functions tailored to each method. The results hold independently of the number of agents and recover the known best guarantees possible in the single-agent regime.
- Abstract（参考訳）: コミュニケーションコストは、分散学習と一階最適化において大きなボトルネックとなります。
この問題を緩和するための一般的なアプローチは、エージェント間で交換された勾配情報を圧縮することである。
しかし、そのような圧縮は一般に勾配に基づく方法の収束保証を低下させる。
誤りフィードバック機構は、この問題に対して単純で安価に対処できるが、多くの変種が提案されており、相対的な性能はよく分かっていない。
本稿では,古典的誤りフィードバック法 (EF) と誤りフィードバック法 (EF21) の2つの主要な誤りフィードバックアルゴリズムに対して,最適なステップサイズ選択を同定し,各手法に適した最適リアプノフ関数を構築することにより,厳密な収束解析を行う。
結果はエージェントの数とは独立して保持され、単一のエージェント体制で可能な既知の最高の保証を回復する。
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