"LSDDLNetworks: Large-Scale Distributed Deep Networks" 在深度学习领域,近年来的研究表明,训练大规模的模型能够显著提升性能。这篇论文聚焦于使用数万个CPU核心来训练包含数十亿参数的深度网络的问题。作者们开发了一个名为DistBelief的软件框架,这个框架能利用由数千台机器组成的计算集群来训练大型模型。 DistBelief框架内包含了两种用于大规模分布式训练的算法: 1. Downpour SGD(Downpour Stochastic Gradient Descent):这是一种异步随机梯度下降方法,支持大量的模型副本。这种方法允许并行处理,使得模型更新可以独立进行,从而提高训练速度。 2. Sandblaster:这是一个支持多种分布式批量优化程序的框架,包括分布式实现的L-BFGS(Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)算法。L-BFGS是一种优化算法,适用于解决大型非线性最小化问题,其分布式版本在处理大规模数据时尤其有用。 Downpour SGD和Sandblaster L-BFGS共同提升了深度网络训练的规模和速度。通过这个系统,研究人员成功训练出一个比以往文献报道的模型大30倍的深度网络,并在ImageNet图像识别任务上取得了最先进的性能。ImageNet包含1600万张图片和21000个类别,是一个视觉对象识别的挑战性任务。 此外,这些技术还被应用到一个商业语音识别服务的适度规模的深度网络训练中,大大加快了训练速度。尽管论文主要关注并报告了这些方法在训练大型神经网络上的应用和性能,但底层算法实际上可以应用于任何基于梯度的机器学习算法。 这篇工作由Jeffrey Dean、Greg S. Corrado、Rajat Monga等多位谷歌研究员共同完成,他们在Google Inc.位于加利福尼亚州山景城的总部工作。他们强调,虽然论文的重点是深度学习,但这些分布式训练策略和技术对于其他依赖梯度优化的机器学习模型同样具有广泛的应用价值。
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