Vi presenterar en ny Newton-metod för distribuerad optimering, som är särskilt väl lämpad för stokastisk optimering och inlärningsproblem. När det gäller kvadratiska mål har metoden en linjär konvergenshastighet som tydligt förbättras med datastorleken, vilket kräver ett i huvudsak konstant antal iterationer enligt rimliga antaganden. Vi ger teoretiska och empiriska bevis på fördelarna med vår metod jämfört med andra metoder, såsom en-shot parameter medelvärde och ADMM.
DANE REF ) är en distribuerad ungefärlig Newton-metod med en linjär konvergenshastighet för kvadratiska funktioner.
Communication Efficient Distributed Optimization using an Approximate Newton-type Method
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}