Regularized Top-$ k $: A Bayesian Framework for Gradient Sparsification
Notice bibliographique
Résumé
Error accumulation is effective for gradient sparsification in distributed settings: initially-unselected gradient entries are eventually selected as their accumulated error exceeds a certain level. The accumulation essentially behaves as a scaling of the learning rate for the selected entries. Although this property prevents the slow-down of lateral movements in distributed gradient descent, it can deteriorate convergence in some settings. This work proposes a novel sparsification scheme that controls the learning rate scaling of error accumulation. The development of this scheme follows two major steps: first, gradient sparsification is formulated as an inverse probability (inference) problem, and the Bayesian optimal sparsification mask is derived as a maximum-a-posteriori estimator. Using the prior distribution inherited from TOP-<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">k</i>, we derive a new sparsification algorithm which can be interpreted as a regularized form of TOP-<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">k</i>. We call this algorithm <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">regularized</i> TOP-<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">k</i> (REGTOP-<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">k</i>). It utilizes past aggregated gradients to evaluate posterior statistics of the next aggregation. It then prioritizes the local accumulated gradient entries based on these posterior statistics. We validate our derivation through various numerical experiments. In distributed linear regression, it is observed that while TOP-<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">k</i> remains at a fixed distance from the global optimum, REGTOP-<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">k</i> converges to the global optimum at significantly higher compression ratios. We further demonstrate the generalization of this observation by employing REGTOP-<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">k</i> in distributed training of ResNet-18 on CIFAR-10, as well as fine-tuning of multiple computer vision models on the ImageNette dataset. Our numerical results confirm that as the compression ratio increases, REGTOP-<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">k</i> sparsification noticeably outperforms TOP-<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">k</i>.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».