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MG-WFBP: Merging Gradients Wisely for Efficient Communication in Distributed Deep Learning

机译：MG-WFBP：明智地合并梯度以获得分布式深度学习中的高效沟通

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Shaohuai Shi; Xiaowen Chu; Bo Li;
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年度 2021
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1. MG-WFBP: Merging Gradients Wisely for Efficient Communication in Distributed Deep Learning [J] . Shi Shaohuai, Chu Xiaowen, Li Bo IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems . 2021,第8期

机译：MG-WFBP：明智地合并梯度以获得分布式深度学习中的高效沟通
2. LAGC: Lazily Aggregated Gradient Coding for Straggler-Tolerant and Communication-Efficient Distributed Learning [J] . Zhang Jingjing, Simeone Osvaldo Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on . 2021,第3期

机译：LAGC：懒散的梯度编码，用于锻炼和通信有效的分布式学习
3. Approximate to Be Great: Communication Efficient and Privacy-Preserving Large-Scale Distributed Deep Learning in Internet of Things [J] . Du Wei, Li Ang, Zhou Pan, Internet of Things Journal, IEEE . 2020,第12期

机译：近似是大：沟通高效和隐私保留的大规模分布式深度学习
4. Communication-Efficient Distributed Deep Learning with Merged Gradient Sparsification on GPUs [C] . Shaohuai Shi, Qiang Wang, Xiaowen Chu, IEEE Conference on Computer Communications . 2020

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5. A Data-Parallel Approach for Efficient Resource Utilization in Distributed Serverless Deep Learning [D] . Assogba, Kevin Tunder Elom. 2020

机译：分布式无服务深度学习中有效资源利用的数据并行方法
6. Learning from electronic health records across multiple sites: A communication-efficient and privacy-preserving distributed algorithm [O] . Rui Duan, Mary Regina Boland, Zixuan Liu, 2020

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7. Communication-Efficient Federated Deep Learning With Layerwise Asynchronous Model Update and Temporally Weighted Aggregation [O] . Yang Chen, Xiaoyan Sun, Yaochu Jin 2020

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