(Quantization SGD,QSGD),它是一类具有收敛保证且在实践中性能良好的压缩模式。QSGD允许用户 ...
D. Alistarh, D. Grubic, J. Li, R. Tomioka, and M. Vojnovic, QSGD: Communication Efficient SGD via Gradient Quantization and Encoding, Advances in Neural Information Processing Systems, vol. , , Access ...
2022-03-08 19:59 0 1305 推荐指数:
(Quantization SGD,QSGD),它是一类具有收敛保证且在实践中性能良好的压缩模式。QSGD允许用户 ...
B. McMahan, E. Moore, D. Ramage, S. Hampson, and B. A. y Arcas, “Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data ...
主要内容: 不同于梯度压缩和模型压缩,FedBoost集成学习算法,能够降低服务器到客户端 和客户端到服务器的通信成本,提高通信效率。 集成学习:集成学习(ensemble lea ...
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Proceedings of the 20th International Conference on Artificial In ...
1,概述 模型量化属于模型压缩的范畴,模型压缩的目的旨在降低模型的内存大小,加速模型的推断速度(除了压缩之外,一些模型推断框架也可以通过内存,io,计算等优化来加速推断)。 常见的模型压缩算法有:量化,剪枝,蒸馏,低秩近似以及紧凑模型设计(如mobileNet)等操作。但在这里有些方法 ...
GD参考: https://blog.csdn.net/CharlieLincy/article/details/70767791 SGD参考:https://blog.csdn.net/CharlieLincy/article/details/71082147 关于SGD,博主的第二个问题 ...
论文: Accurate, Large MiniBatch SGD:Training ImageNet in 1 Hour 因为目前的 network 和 dataset 越来越大,随之而来的是training times的不断攀升。为了加快网络的训练,采用 distributed ...
Mahout学习算法训练模型 mahout提供了许多分类算法,但许多被设计来处理非常大的数据集,因此可能会有点麻烦。另一方面,有些很容易上手,因为,虽然依然可扩展性,它们具有低开销小的数据集。这样一个低开销的方法是随机梯度下降(SGD)算法,Logistic回归。该算 ...