Compared with Equation (7), we should set γm about N times of γsto ens的简体中文翻译

Compared with Equation (7), we shou

Compared with Equation (7), we should set γm about N times of γsto ensure enough per mini-batch contribution. As we know, an im- portant role of momentum in SGD is to attenuate influence of noisy component in gradients by history update information. For per split optimization, lack of update information from previous blocks will weaken the attenuation effect while larger γm enlarges influences of noise. Consequently, model-update resulting from a single block is pretty noisy and the performance of MA becomes poorer with more parallel workers.Assume constant BLR ζ and BM η are used in BMUF. Since ηbuilds links between successive blocks, Bi’s contribution to ∆b is
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与等式(7)相比,我们应将γm设置为γs的N倍左右,<br>以确保每个小批量的贡献足够。众所周知,动量在SGD中的重要作用是通过历史更新信息来减弱梯度中噪声分量的影响。对于每个分割优化,缺少来自先前块的更新信息会削弱衰减效果,而更大的γm会增大噪声的影响。因此,由单个块产生的模型更新非常嘈杂,并且随着并行工作者的增多,MA的性能会变差。<br>假设在BMUF中使用常数BLRζ和BMη。由于η<br>在连续块之间建立链接,Bi对∆b的贡献为
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与方程 (7) 相比,我们应该设置 μm 大约 N 倍的 μs<br>以确保足够的每个小批量贡献。正如我们所了解的,在SGD中动量的一个无比作用是通过历史更新信息来减弱噪声分量在梯度中的影响。对于每个拆分优化,缺少来自先前块的更新信息将削弱衰减效应,而较大的μm会放大噪声的影响。因此,由单个块生成的模型更新非常嘈杂,并且 MA 的性能随着并行工作工数的增加而变差。<br>假设在 BMUF 中ζ和 BM η的恒定 BLR 值。自 η<br>在连续块之间建立链接,Bi 对 ∆b 的贡献是
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与式(7)相比,应将γm设为γs的N倍左右<br>以确保每一个小批量的贡献。众所周知,动量在SGD中的一个重要作用是利用历史更新信息减弱梯度中噪声分量的影响。对于逐段优化,缺少前一个块的更新信息会削弱衰减效果,而较大的γm会增大噪声的影响。因此,由单个块产生的模型更新是非常嘈杂的,并且随着并行工作器的增多,MA的性能变得越来越差。<br>假设在BMUF中使用常数BLRζ和BMη。因为η<br>在连续块之间建立链接,Bi对∆b的贡献为<br>
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