超越并行优化中的梯度平均：通过梯度一致性过滤提高鲁棒性

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本研究提出了一种梯度一致性过滤（GAF）方法，以解决传统分布式深度学习中的梯度平均问题，从而提高模型的鲁棒性，减少梯度方差，提升验证准确率，并降低噪声标签的记忆现象。

一致性分布式深度学习噪声标签并行梯度一致性过滤梯度方差模型鲁棒性

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