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English(EN) Scalable Levenberg-Marquardt Training Framework for Deep Learning

新的 LeMA 框架支持大型深度学习模型的可扩展 Levenberg-Marquardt 训练

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 LeMA，一个深度学习模型的分布式训练框架，使得 Levenberg-Marquardt (LMA) 算法能够应用于大规模神经网络。LeMA 通过采用精确对偶公式消除了对参数维度的内存依赖，并采用雅可比分片策略进行并行计算，从而解决了 LMA 带来的高昂内存和计算成本问题。这种方法允许对拥有数十亿参数的模型进行精确的 LMA 步进，在多 GPU 平台上实现了显著的加速和高扩展效率。 AI

影响 能够更有效地训练大型深度学习模型，可能加速人工智能领域的研究和开发。

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新的 LeMA 框架支持大型深度学习模型的可扩展 Levenberg-Marquardt 训练

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Xianghao Wang, Johan Barth\'elemy, John Taylor ·

    深度学习的可扩展 Levenberg-Marquardt 训练框架

    arXiv:2610.22925v1 Announce Type: new Abstract: The Levenberg-Marquardt (LMA) algorithm is a widely used nonlinear least-squares solver known for its rapid convergence. For small-scale neural networks, LMA provides better convergence and architectural robustness than first-order …

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