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CADA主管：随机梯度下降（SGD）已成为大规模机器学习的主要动力。 它经常与它的自适应变体一起使用，例如AdaGrad，Adam和AMSGrad。 本文提出了一种用于分布式机器学习的自适应随机梯度下降方法，可以将其视为著名的亚当方法的通信
开发工具:
文件大小: 24mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-08
详细说明：CADA大师
AISTATS2021论文的Python代码：陈天一，郭子业，孙跃娇，尹沃涛，“ CADA：通信自适应分布式亚当”。 [在线]
参考：
如果我们的代码可以帮助您进行研究，请引用我们的论文。
misc{chen2020cada,
title={CADA: Communication-Adaptive Distributed Adam},
author={Tianyi Chen and Ziye Guo and Yuejiao Sun and Wotao Yin},
year={2020},
eprint={2012.15469},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG}
}
致谢
该存储库中的代码是以下论文中代码的修改版本。
misc{chen2020lasg,
tit
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