Machine Learning,Distributed, Parallel, and Cluster Computing,یادگیری ماشین , توزیع , موازی و محاسبات خوشه ای ,
توضیحات
Submitted 18 September, 2024; v1 submitted 25 August, 2024; originally announced August 2024. , Journal ref: Proceedings of the 27th European Conference on Artificial Intelligence, 2024
توضیحات به فارسی
ارائه شده در 18 سپتامبر 2024 ؛V1 ارسال شده 25 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، مجله Ref: مجموعه مقالات بیست و هفتمین کنفرانس اروپا در زمینه هوش مصنوعی ، 2024
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
This paper introduces a novel framework designed to achieve a high compression ratio in Split Learning (SL) scenarios where resource-constrained devices are involved in large-scale model training. Our investigations demonstrate that compressing feature maps within SL leads to biased gradients that can negatively impact the convergence rates and diminish the generalization capabilities of the resulting models. Our theoretical analysis provides insights into how compression errors critically hinder SL performance, which previous methodologies underestimate. To address these challenges, we employ a narrow bit-width encoded mask to compensate for the sparsification error without increasing the order of time complexity. Supported by rigorous theoretical analysis, our framework significantly reduces compression errors and accelerates the convergence. Extensive experiments also verify that our method outperforms existing solutions regarding training efficiency and communication complexity.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در این مقاله یک چارچوب جدید طراحی شده است که برای دستیابی به یک نسبت فشرده سازی بالا در سناریوهای یادگیری تقسیم شده (SL) که در آن دستگاه های دارای منابع محدود در آموزش مدل در مقیاس بزرگ نقش دارند ، طراحی شده است.تحقیقات ما نشان می دهد که نقشه های فشرده سازی در SL منجر به شیب های مغرضانه می شود که می تواند بر نرخ همگرایی تأثیر منفی بگذارد و از قابلیت های تعمیم مدل های حاصل کاسته شود.تجزیه و تحلیل نظری ما بینش هایی را در مورد چگونگی خطاهای فشرده سازی به شدت مانع از عملکرد SL می کند ، که روشهای قبلی دست کم می گیرند.برای پرداختن به این چالش ها ، ما از یک ماسک رمزگذاری شده با عرض بیت باریک استفاده می کنیم تا خطای پراکندگی را بدون افزایش ترتیب پیچیدگی زمان جبران کنیم.چارچوب ما با استفاده از تجزیه و تحلیل نظری دقیق ، خطاهای فشرده سازی را به میزان قابل توجهی کاهش می دهد و همگرایی را تسریع می کند.آزمایش های گسترده همچنین تأیید می کند که روش ما از راه حل های موجود در مورد کارآیی آموزش و پیچیدگی ارتباطی بهتر است.
📚 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
