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      電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>基于分布式編碼的同步隨機梯度下降算法

      基于分布式編碼的同步隨機梯度下降算法

      2021-04-27 | pdf | 2.19 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　基于數據并行化的異步隨機梯度下降（ASGD）算法由于需要在分布式計算節點之間頻繁交換梯度數據，從而影響算法執行效率。提出基于分布式編碼的同步隨機梯度下降（SSGD）算法，利用計算任務的冗余分發策略對每個節點的中間結果傳輸時間進行量化以減少單一批次訓練時間，并通過數據傳輸編碼策略的分組數據交換模式降低節點間的數據通信總量。實驗結果表明，當配置合適的超參數時，與SSGD和ASGD算法相比，該算法在深度神經網絡和卷積神經網絡分布式訓練中平均減少了5397%、26.89%和39，11%、26.37%的訓練時間，從而證明其能有效降低分布式集群的通信負載并保證神經網絡的訓練精確度。

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