裁剪去中心化SGD获最优收敛率
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裁剪去中心化SGD获最优收敛率
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AI 综述
针对重尾噪声下去中心化优化中裁剪收敛率次优、归一化需局部动量或 mini-batch 才能收敛的问题，Aleksandar Armacki、Haoyuan Cai 与 Ali H. Sayed 发表论文，提出并分析裁剪去中心化 SGD（DSGD）。 论文证明，在平滑非凸目标、有界 p 阶矩噪声（p∈(1,2]）条件下，该方法可同时以高概率和期望达到阶最优收敛率，并实现智能体数量的线性加速。
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最新进展10月8日 12:00
重尾噪声下的去中心化 SGD：梯度裁剪实现最优收敛率报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv cs.LG重尾噪声下的去中心化 SGD：梯度裁剪实现最优收敛率
针对重尾噪声下去中心化优化中裁剪收敛率次优、归一化需局部动量或 mini-batch 才能收敛的问题，研究证明带裁剪的去中心化 SGD（DSGD）在平滑非凸目标、有界 p 阶矩噪声（p∈(1,2]）下可同时以高概率和期望达到阶最优收敛率，并实现智能体数量的线性加速。
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