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【GCC】结合GPT4 延迟梯度学习2：延迟梯度的计算及阈值更新
作者：盐析白兔 | 2024-08-07 09:42:10
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【GCC】结合GPT4 延迟梯度学习2：延迟梯度的计算及阈值更新
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上文，充分发现了 排队梯度延迟的重要性，
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例如：
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延迟梯度为正数时，是单位时间内的排队队列长度的“增长速度”
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延迟梯度与 发送速率（接收速率？）有直接的关系。
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因为有 观测误差、随机因素、噪声，所以要对延迟梯度进行估计，
GPT认为趋势滤波更简单、更适合实时通信
- WebRTC中使用趋势滤波（Trend Filter）来计算延迟梯度的主要原因是为了更好地处理网络状况的变化并做出更快的调整。这种方法可以有效地估计网络延迟的短期内趋势，从而更精确地调整传输策略，如丢包重传和数据发送速率。趋势滤波通常会比卡尔曼滤波更简单，计算效率更高，更适合实时通信的需求。
计算效率
- 计算效率：在实时通信中，处理速度非常重要。趋势滤波相比于卡尔曼滤波通常有更低的计算复杂度，这使得它在资源受限的环
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