其下降过程中子集的更新顺序可以是确定的也可以是随机的。子集的更新方法可参考: 非线性规划:坐标下降&&块坐标下降 一文。 算法通用框架:优化问题:\(\underset{\mathbf{x}}{\operatorname{minimize}} F\left(\mathbf{x}_{1}, \cdots, \mathbf{x}_{s}\right) \equiv f\left(\mathbf{x}_{1}, \cdots...
块坐标下降法的优点在于能够处理大规模数据和高维度问题,并且收敛速度较快。在实践中,该方法可以与其他优化算法结合使用,如梯度下降法和牛顿法等。 该算法的具体步骤如下: 1.初始化变量; 2.选定一个变量进行优化,固定其他变量; 3.以该变量为自变量,对目标函数求偏导数,得到一个子问题; 4.求解子问题,更新该变量...
本研究初步探索表明,块坐标下降类算法在当代大模型研究领域展现出较为广泛的应用潜力。该类算法在确保下游任务性能不受明显影响的同时,有效降低了对GPU内存资源的依赖,进而促进了大模型在低内存资源条件下的高效优化。 更多详细内容 Qijun Luo, Hengxu Yu, Xiao Li. "BAdam: A Memory Efficient Full Parameter Train...
块坐标下降是坐标下降的更一般化,它通过对变量的子集进行同时优化,把原问题分解为多个子问题。在下降的过程中更新的次序可以是确定或随机的,如果是确定的次序,我们可以设计某种方式,或是周期或是贪心的方法选择更新子集。 一方面更新单个自己所需的计算成本会小一些,但另一方面也需要更严格的条件和更多的迭代步骤。 考...
BCD(块坐标下降法)是一种改进的坐标下降法,可以同时更新多个变量,同时减少迭代次数。下面将介绍BCD坐标下降法的步骤和应用。 第一步:初始化变量 在BCD坐标下降法中,首先需要对变量进行初始化。初始化通常有两种选择,可以设置固定初始值或在随机范围内选择初始值。在实际应用中,初始值的选择对最终结果的影响非常大,...
边缘计算块坐标下降法 OneNET EDGE 前言 我以前了解的边缘计算 wiki名词 5GC中的一些词 一些没那么常见但也可以知道的词 边缘计算中的一些词 MEC(Mobile Edge Computing) ECP(Edge Compute Platform) NFV(Network Function Vitualizaiton) 云网融合 云边协同...
块坐标优化策略在每次迭代中仅更新部分参数，解决剩余参数形成的低维度优化问题。这种方法适用于参数量巨大的大规模优化问题，如Llama 2-7B大模型的微调，其参数量高达70亿，而训练集数据量通常在10万以下。BAdam应用Adam算法作为子问题的高效近似求解器。算法特性 本文实验在单张RTX3090-24GB GPU上进行，...
坐标轮换算法是Steepest Descent算法的一种改进，旨在优化函数求解过程。最速下降法通过找到梯度分量绝对值最大的维度，沿着其反方向进行最小化。然而，计算梯度过程是必需的。考虑到实际应用中，沿单个坐标方向进行最小化即可，无需计算梯度，从而提出了坐标轮换算法。该算法的核心思路是依次沿每个坐标轴方向...
北大《最优化》22_分块坐标下降法.pdf,分分分块块块坐坐坐标标标下下下降降降法法法 文文文再再再文文文 北北北京京京大大大学学学北北北京京京国国国际际际数数数学学学研研研 究究究中中中心心心 教教教材材材 《《《最最最优优优化化化 :::建建建模模模 、、、算算算