论文11:12MG-ADSGD:加速去中心化随机梯度下降,实现强凸优化最优通信复杂度去中心化学习研究者终于有了理论最优的随机算法——MG-ADSGD同时加速了条件数和网络拓扑的影响,做分布式优化或联邦学习的团队值得关注这个新基准。#去中心化优化#随机梯度下降#强凸优化#加速算法aarXiv cs.LG@Ming Sun, Kun Yuan原文稍后读已读值得跟进有用关注 去中心化优化