一、摘要
想要缩短训练时间，分布式同步SGD（Distributed synchronous SGD ）通过将SGD minibatches划分到一个并行的解析器池，为这个问题提供了一个潜在的解决方案。然而，为了使该方案高效，每个解析器的工作负载必须很大，这意味着SGD minibatch大小的显著增长。在本文中，我们的经验表明，在ImageNet数据集上，大的minibatches会导致优化的缺陷，但当解决这些问题时，经过训练的网络表现出很好的繁华。具体来说，当使用高达8192张图像的minibatch训练时，我们没有显示出精度的损失。为了实现这一结果，我们采用了一个无超参数线性缩放规则（linear scaling rule），来调整学习速率作为minibatch 大小的函数（for adjusting learning rates as a function of minibatch size ）,并开发了一种新的热身方案，克服了训练早期的优化挑战。
二、介绍
更大的数据集和神经网络模型在所有任务中获得持续提高的准确性，这得益于预训练。但随着模型和数据规模的增长，训练时间也在增加。大规模深度学习的潜力和局限性，产生了开发新的技术来保持训练时间可控性的需求。本报告的目的是演示具有分布式同步随机梯度下降（distributed synchronous SGD）的大规模训练的可行性。
对于所有的minibatch sizes我们将学习率设置为minibatch size的线性函数，并在训练的前几个阶段应用一个简单的热身阶段。所有其他的超参数保持不变。使用这种简单的方法，我们模型的准确性对于minibatch size是不变的。我们的技术使训练时间线性减少，效率为90%，使我们能够在256个GPU上1小时内训练一个精确的8k minibatch ResNet-50 模型
为了解决这个异常大的minibatch，我们使用了一个简单的和无超参数的线性尺度规则来调整学习率。为了成功地应用这一规则，我们提出了一种新的热身策略，即在训练开始时使用较低的学习率的策略，以克服早期优化的困难。重要的是，我们的方法不仅与基线验证误差（the baseline validation error）相匹配，而且还能产生与小型minibatch基线密切匹配的训练误差曲线（closely match the small minibatch baseline）。与最近一些研究不同的是，我们的综合实验表明，优化困哪是大型minibatch的主要困难，而不是泛化性差。此外，我们还证明了线性缩放规则（linear scaling rule）和热身可以推广到更复杂的任务，包括目标检测和实例分割，我们最近开发的Mask R-CNN证明了这一点。我们注意到，在以前的工作中还没有提出一个解决广泛的大型minibatch的强大和成功的指导方针。
虽然我们提供的策略很简单，但它成功的应用乣在深度学习库中实现正确的，通常不被充分理解的实现细节。SGD实现中的细微差别可能会导致难以发现的错误。为了提供更有帮助的指导，我们描述了常见的陷阱和可以出发这些陷阱的相关实现细节。
我们的策略适用于所有框架，但实现有效的线性缩放需要强大的通信算法。我们使用开源的Caffe2深度学习框架和Big Basin GPU服务器，它使用标准的以太网网络（而不是专门的网络接口）来有效的操作。
本报告中描述的实际进展在一系列领域中都很有帮助。在工业领域，我们的系统释放了从互联网规模的数据中训练视觉模型的潜力，使每天使用数十亿张图像的训练成为可能。同样重要的是，在一个研究领域，我们发现它可以简化从单GPU到多GPU实现的迁移算法，而不需要超参数搜索，在我们的实验中将Faster R-CNN和ResNets从1个迁移到8个gpu。
2、Large Minibatch SGD
我们通过最小化以下形式的损失L，来研究监督学习：
?这里w是一个网络的权值，X是一个标记的训练集，l(x,w)是从样本x及其标签y计算出的损失。通常，l是一个分类损失（比如交叉熵）和一个正则化损失的总和。Minibatch SGD会执行以下更新：
这里B是从X总采样的minibatch，n=|B|是minibatch的大小，η是学习率，t是迭代索引。注意，在实践中我们使用动量SGD（momentum SGD）;我们回到之前关于动量的讨论。
2.1、Minibatch的学习率
我们的目标是只用大型minibatch代替小型Minibatch，同时保持训练和泛化的准确性。这在分布式学习中特别有趣，因为它可以允许我们使用简单的数据结构并行性扩展到多个解析器，而不减少每个解析器的工作负载，也不牺牲模型的准确性。正如我们将在全面的实验中所展示的，我们发现一下的学习率尺度规则对于广泛的minibatch size是惊人般有效的：
Linear Scaling Rule:当minibatch size增大k倍时，学习率也增大k倍。
其他所有的超参数（权重衰减等）都是保持不变的。线性尺度规则不仅可以帮助我们匹配使用small minibatch 和 big minibatch之间的 准确性，而且同样重要的是，在很大程度上匹配它们的训练曲线，这让我们能在收敛之前快速调试和比较实验。
解释：我们对线性尺度规则以及为什么它能有效进行了非正式的讨论。