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OPTIMIZED ASYNCHRONOUS TRAINING OF NEURAL NETWORKS USING A DISTRIBUTED PARAMETER SERVER WITH EAGER UPDATES

机译:使用带有更新的分布式参数服务器优化神经网络的异步训练

摘要

A method of training a neural network includes, at a local computing node, receiving remote parameters from a set of one or more remote computing nodes, initiating execution of a forward pass in a local neural network in the local computing node to determine a final output based on the remote parameters, initiating execution of a backward pass in the local neural network to determine updated parameters for the local neural network, and prior to completion of the backward pass, transmitting a subset of the updated parameters to the set of remote computing nodes.
机译:一种训练神经网络的方法,包括:在本地计算节点处,从一组一个或多个远程计算节点接收远程参数,在本地计算节点中的本地神经网络中发起前向传递的执行,以确定最终输出。基于远程参数,在本地神经网络中启动向后遍历以确定本地神经网络的更新参数,并在完成反向遍历之前,将更新后的参数的子集传输到远程计算节点集。

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