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English(EN) DPA: Decentralized Primal Averaging with Quasi-Global Momentum for Highly Heterogeneous Data

新的DPA算法改进了异构数据上的去中心化深度学习

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种名为去中心化对偶平均法（DPA）的新算法，该算法专为在数据保留在每个代理本地的网络中训练深度学习模型而设计。DPA解决了数据异构性带来的挑战，数据异构性会显著影响模型性能。该算法采用本地准全局动量缓冲区来改进优化，而无需代理传输辅助跟踪变量。在图像分类基准测试上的实验表明，DPA的性能优于现有方法，尤其是在数据异构性高和通信稀疏的条件下，在可比的通信成本下实现了更高的测试准确率。 AI

影响 提高了在不集中数据的情况下，在分布式、异构数据集上训练大型模型的可能性。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Diyako Ghaderyan, Stefan Werner ·

    DPA：具有准全局动量的去中心化原始平均法，适用于高度异构数据

    arXiv:2611.16871v1 Announce Type: cross Abstract: Decentralized training of deep learning models keeps training data local and supports on-device learning over networks. In realistic scenarios, heterogeneity across agents' local data poses an optimization challenge and can severe…

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