压缩与数据相似性：两种技术结合实现分布式变分不等式的通信高效求解
最优化与控制
2023-03-01 v2 分布式、并行与集群计算
机器学习
摘要
变分不等式是一类重要工具，涵盖极小化、鞍点、博弈、不动点问题。现代大规模且计算代价高昂的实际应用使得求解这些问题的分布式方法日益流行。然而，大多数分布式系统存在一个基本问题——通信瓶颈。应对该瓶颈的技术多种多样。特别地，本文考虑两种主流方法——压缩与数据相似性的结合。我们证明，在求解分布式光滑强单调变分不等式时，这种协同作用比单独使用任一方法更为有效。实验验证了理论结论。
引用
@article{arxiv.2206.09446,
title = {Compression and Data Similarity: Combination of Two Techniques for Communication-Efficient Solving of Distributed Variational Inequalities},
author = {Aleksandr Beznosikov and Alexander Gasnikov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.09446},
year = {2023}
}
备注
v2: minor changes. 19 pages, 1 algorithm, 1 figure, 1 table, 1 theorem