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分布式本地梯度方法的通信高效自适应批量大小策略
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
现代深度神经网络需要分布式训练以解决规模问题，但通信开销成为瓶颈。本文提出了适应性批量大小策略，减小小批量梯度的方差，提供了收敛性保证，并通过实验证明了策略的有效性。
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关键要点
- 现代深度神经网络需要分布式训练以应对规模问题。
- 随着工作节点数量增加，通信开销成为主要瓶颈。
- 本文提出适应性批量大小策略，旨在减小小批量梯度的方差。
- 该策略提供了在均匀数据条件下的收敛性保证。
- 通过图像分类实验验证了该策略在训练和泛化中的有效性。
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