通过模型碎片化提升异步去中心化学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文解决了在去中心化学习中处理计算或通信延迟较大的节点（即拖延者）的挑战。研究提出了一种名为DivShare的异步学习算法，通过将模型碎片化并并行发送参数子集给其他节点，显著提高了模型收敛速度。实验结果表明，相较于现有基准，DivShare在CIFAR-10数据集上将准确率提高了高达19.4%，并降低了测试损失9.5%。
本文介绍了一种名为DivShare的异步学习算法，解决去中心化学习中节点拖延的问题。通过模型碎片化并并行发送参数子集，显著加快了模型收敛。在CIFAR-10数据集上，DivShare将准确率提高了19.4%，测试损失降低了9.5%。
