分布式机器学习中随机梯度下降收敛性能的优化策略与实践探索

一、引言

1.1研究背景与动机

在大数据时代，数据规模呈指数级增长，传统的单机机器学习算法面临着巨大的挑战。分布式机器学习应运而生，它通过将计算任务分布到多个计算节点上并行执行，能够有效地处理大规模数据集，提高模型训练的效率和可扩展性，在图像识别、自然语言处理、推荐系统等众多领域发挥着关键作用。例如，在图像识别领域，谷歌的TensorFlow系统利用分布式机器学习技术，能够对海量的图像数据进行快速处理和分析，使得图像识别模型的训练时间大幅缩短，准确性显著提高。

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，