研究单位： 香港中文大学深圳分校数据科学学院
研究背景与问题描述： 在分布式网络中，多个代理通过协作来最小化一个目标函数。现有方法如DSMT虽能加速收敛，但在处理频繁高维模型传输时成本高昂。
解决方案： 提出局部动量跟踪算法（LMT），结合了局部更新与动量追踪策略及无循环Chebyshev加速技术。LMT允许每个代理在连续通信轮次之间执行多次本地更新，从而减少通信开销。
#学术分享 #论文解读 #人工智能
实验： 通过理论分析，证明了LMT在最小化平滑目标函数时能够实现线性加速。当本地更新次数足够多时，LMT达到了最优的通信复杂度；对于中等数量的本地更新，它实现了最优的迭代复杂度。
意义与影响： LMT是首个同时满足最优通信和迭代复杂度的方法，尤其适用于大规模分布式优化问题。
研究背景与问题描述： 在分布式网络中，多个代理通过协作来最小化一个目标函数。现有方法如DSMT虽能加速收敛，但在处理频繁高维模型传输时成本高昂。
解决方案： 提出局部动量跟踪算法（LMT），结合了局部更新与动量追踪策略及无循环Chebyshev加速技术。LMT允许每个代理在连续通信轮次之间执行多次本地更新，从而减少通信开销。
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实验： 通过理论分析，证明了LMT在最小化平滑目标函数时能够实现线性加速。当本地更新次数足够多时，LMT达到了最优的通信复杂度；对于中等数量的本地更新，它实现了最优的迭代复杂度。
意义与影响： LMT是首个同时满足最优通信和迭代复杂度的方法，尤其适用于大规模分布式优化问题。
