2026/1/21 1:05:38
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闲鱼怎么做钓鱼网站,北京制卡厂家做卡公司北京制卡网站_北京制卡_北京 去114网,还有哪些网站可以做淘宝活动,响应式网站的特点LocalGlobal 是一种结合局部计算与全局协调的优化策略#xff0c;常用于分布式系统或机器学习领域。其核心思想是通过在本地节点进行初步处理#xff08;保留数据或模型的局部特性#xff09;#xff0c;再通过全局机制整合结果#xff0c;实现高效且准确的整体优化。Loca…LocalGlobal 是一种结合局部计算与全局协调的优化策略常用于分布式系统或机器学习领域。其核心思想是通过在本地节点进行初步处理保留数据或模型的局部特性再通过全局机制整合结果实现高效且准确的整体优化。LocalGlobal 优化将原先的 Aggregate 分成 Local Global两阶段聚合即 MapReduce 模型中的 Combiner Reduce 处理模式。第一阶段在上游节点本地攒一批数据进行聚合localAgg并输出这次微批的增量值Accumulator。第二阶段再将收到的 Accumulator 合并Merge得到最终的结果GlobalAgg。LocalGlobal 本质上能够靠 LocalAgg 的聚合筛除部分倾斜数据从而降低 GlobalAgg 的热点提升性能。结合下图理解 LocalGlobal 如何解决数据倾斜的问题原理详解1.局部阶段Local每个本地节点如设备、子进程独立处理自身数据或子任务。目标最小化局部损失函数例如对本地数据拟合模型 $$ \min_{\theta_i} \mathcal{L}_i(\theta_i, D_i) $$ 其中 $\theta_i$ 为本地参数$D_i$ 为本地数据集。优势减少通信开销保护数据隐私。2.全局阶段Global中央节点或协调器聚合所有本地结果如参数、梯度。目标协调全局一致性例如通过加权平均更新全局模型 $$ \theta_{global} \sum_{i1}^N w_i \theta_i $$ 其中 $w_i$ 为本地权重如数据量占比。关键机制周期性同步如联邦学习、梯度裁剪控制更新幅度。工作流程flowchart LR A[本地节点1] --|发送参数| C[全局协调器] B[本地节点2] --|发送参数| C C --|更新全局模型| D[全局模型] D --|分发模型| A D --|分发模型| B典型应用场景联邦学习Federated Learning移动设备本地训练模型 → 服务器聚合模型 → 全局模型更新。分布式优化如 ADMM子问题局部求解 → 全局一致性约束迭代。优势与挑战优势挑战减少通信带宽需求局部数据偏差导致全局偏差保护用户数据隐私同步频率与收敛速度的平衡适应异构硬件环境恶意节点攻击需安全机制通过平衡局部自主性与全局一致性LocalGlobal 在效率与精度之间实现了有效权衡。