该文章提出了一种新的“扰动迭代”框架，用于解决机器学习中异步并行优化算法的理论分析难题。实验发现以往的假设存在问题，提高了算法的理论性能。同时，研究了理论分析中的重叠常数，发现其复杂性更高。