#随机梯度下降

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。

这篇论文为理解神经网络预测提供了更精确的理论工具，做机器学习理论或模型可解释性研究的开发者值得关注，能帮你更深入理解训练数据的影响机制。