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  • 摘要: 分布式機器學習:同步并行SGD算法的實現與復雜度分析(PySpark) 其中,SSGD算法每次依據來自 ??個不同的工作節點上的樣本的梯度來更新模型,設每個工作節點上的小批量大小為 ??,則該算法等價于批量大小為 ???? 的小批量隨機梯度下降法。盡管梯度的計算可以被分攤到個計算節點上,然而梯度下降的迭代是串行的。每輪迭代中,Spark會執行同步屏障(synchronization barrier)來確保在各worker開始下一輪迭代前w已被更新完畢。如果存在掉隊者(stragglers),其它worker就會空閑(idle)等待,直到下一輪迭代。 閱讀全文
    posted @ 2022-06-26 11:24 orion-orion 閱讀(85) 評論(0) 推薦(0) 編輯
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