分布式优化是机器学习领域处理大规模数据和模型训练的核心技术之一，通过多台设备或节点协同计算，显著提升效率与性能。以下是关键知识点：
核心概念 📚
- 分布式计算框架：如Spark、Hadoop，为优化提供底层支持
- 同步/异步更新：同步需等待所有节点完成计算，异步则允许并行更新
- 通信开销优化：通过梯度压缩（如SignSGD）减少数据传输量
- 分布式优化算法：
- SGD with Momentum 🚀
- PSGD (Push-Pull Gradient Descent) 📡
- Federated Learning 🤝
应用场景 🌐
- 深度学习训练 🤖
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Deep_Learning
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- 联邦学习 🤝
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Federated_Learning
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- 分布式强化学习 🎮
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Reinforcement_Learning
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扩展阅读 🔍
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