研究目的
提出一种基于异步ADMM与L1正则化的消息过滤策略，在确保算法收敛的同时降低分布式计算集群中的通信流量和时间开销。
研究成果
基于异步ADMM与L1正则化的消息过滤策略在确保算法收敛的同时，显著降低了通信耗时与流量。未来工作包括将该策略应用于模型并行ADMM算法以进一步提升效率。
研究不足
异步更新机制相比同步算法可能会导致轻微的精度损失。消息过滤策略的有效性取决于数据集的稀疏性和维度。
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多共振诱导热活化延迟荧光材料用于窄带绿色有机发光二极管
DOI：10.1002/ange.201911266
期刊：Angewandte Chemie
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
随着数据规模的扩大，分布式机器学习受到越来越多的关注。然而，随着数据增长，数据集维度会迅速增加，导致分布式计算集群中的通信流量上升，降低分布式算法的性能。本文提出一种基于异步交替方向乘子法（ADMM）的消息过滤策略，在保证算法收敛性的同时有效减少算法通信时间。本文采用基于L1正则化的软阈值过滤策略对主节点参数进行过滤，并提出梯度截断过滤策略对从节点参数进行过滤。此外，我们采用异步更新算法来减少主节点的等待时间。在大规模稀疏数据上的实验表明，我们的算法能有效减少消息流量，并使算法在更短时间内达到收敛。
作者：
Jiafeng Zhang
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