Machine Learning,Distributed, Parallel, and Cluster Computing,Optimization and Control,یادگیری ماشین , توزیع , موازی و محاسبات خوشه ای , بهینه سازی و کنترل ,
توضیحات
Submitted 6 March, 2024; originally announced March 2024. , Comments: 9 pages main of main text, in total 24
توضیحات به فارسی
ارسال 6 مارس 2024 ؛در ابتدا مارس 2024 اعلام شد ، نظرات: 9 صفحه اصلی متن اصلی ، در کل 24
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
We study distributed training of deep learning models in time-constrained environments. We propose a new algorithm that periodically pulls workers towards the center variable computed as a weighted average of workers, where the weights are inversely proportional to the gradient norms of the workers such that recovering the flat regions in the optimization landscape is prioritized. We develop two asynchronous variants of the proposed algorithm that we call Model-level and Layer-level Gradient-based Weighted Averaging (resp. MGRAWA and LGRAWA), which differ in terms of the weighting scheme that is either done with respect to the entire model or is applied layer-wise. On the theoretical front, we prove the convergence guarantee for the proposed approach in both convex and non-convex settings. We then experimentally demonstrate that our algorithms outperform the competitor methods by achieving faster convergence and recovering better quality and flatter local optima. We also carry out an ablation study to analyze the scalability of the proposed algorithms in more crowded distributed training environments. Finally, we report that our approach requires less frequent communication and fewer distributed updates compared to the state-of-the-art baselines.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
ما آموزش های توزیع شده از مدل های یادگیری عمیق را در محیط های محدود شده زمان مطالعه می کنیم.ما یک الگوریتم جدید را پیشنهاد می کنیم که بطور دوره ای کارگران را به سمت متغیر مرکز محاسبه می کند که به عنوان میانگین وزنی کارگران محاسبه می شود ، جایی که وزن ها به طور معکوس با هنجارهای شیب کارگران متناسب هستند به گونه ای که بازیابی مناطق مسطح در چشم انداز بهینه سازی اولویت بندی می شود.ما دو نوع ناهمزمان از الگوریتم پیشنهادی را ایجاد می کنیم که به طور متوسط وزن مدل و سطح لایه ای بر پایه سطح مدل (به ترتیب Mgrawa و Lgrawa) می نامیم ، که از نظر طرح وزنی متفاوت است که یا با توجه به کل مدل انجام می شودیا از نظر لایه ای کاربردی است.در جبهه نظری ، ما ضمانت همگرایی را برای رویکرد پیشنهادی در هر دو تنظیمات محدب و غیر متمایز اثبات می کنیم.ما سپس به صورت تجربی نشان می دهیم که الگوریتم های ما با دستیابی به همگرایی سریعتر و بازیابی کیفیت بهتر و بهینه سازی محلی ، از روشهای رقیب بهتر عمل می کنند.ما همچنین یک مطالعه فرسایش را برای تجزیه و تحلیل مقیاس پذیری الگوریتم های پیشنهادی در محیط های آموزشی توزیع شده شلوغ تر انجام می دهیم.سرانجام ، ما گزارش می دهیم که رویکرد ما نیاز به ارتباطات مکرر و به روزرسانی های توزیع شده کمتر در مقایسه با خطوط پیشرفته دارد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
