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基于數(shù)據(jù)并行化的異步隨機梯度下降（ASGD）算法由于需要在分布式計算節(jié)點之間頻繁交換梯度數(shù)據(jù)，從而影響算法執(zhí)行效率。提出基于分布式編碼的同步隨機梯度下降（SSGD）算法，利用計算任務的冗余分發(fā)策略對每個節(jié)點的中間結果傳輸時間進行量化以減少單一批次訓練時間，并通過數(shù)據(jù)傳輸編碼策略的分組數(shù)據(jù)交換模式降低節(jié)點間的數(shù)據(jù)通信總量。實驗結果表明，當配置合適的超參數(shù)時，與SSGD和ASGD算法相比，該算法在深度神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分布式訓練中平均減少了5397%、26.89%和39，11%、26.37%的訓練時間，從而證明其能有效降低分布式集群的通信負載并保證神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練精確度。
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