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Q: Si bien es cierto el trabajo se encuentra bien estructurado y da muestras de una metodología adecuada, no queda clara la utilidad del estudio realizado. Los resultados obtenidos y presentados, se basan en un periodo de estudio muy reducido, lo cual quita confianza a las conclusiones. Se observan algunos pequeños errores de edición y redacción en el texto. Se recomienda ampliar el conjunto de datos de entrada del estudio.

A: es
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Q: This paper proposes a novel approach ParMAC, a parallel and distributed framework of MAC (the Method of Auxiliary Coordinates) to learn nested and non-convex models which is based on the composition of multiple processing layers (i.e., deep nets). The basic idea of MAC to optimise the nested objective function, which is traditionally learned using methods based on the chain-rule gradients but inconvenient and is hard to parallelise, is to break nested functional relationships judiciously by introducing new variables ( the auxiliary coordinates) as equality constraints, and then to optimise a penalised function using alternating optimisation over the original parameters (W step) and over the coordinates (Z step).  The minimisation (W step) updates the parameters by splitting the nested model into independent submodels and training them using existing algorithms, and the coordination (Z step) ensures that corresponding inputs and outputs of submodels eventually match.  In this paper, the basic assumptions of ParMAC are that with large datasets in distributed systems, it is imperative to minimise data movement over the network because of the communication time generally far exceeds the computation time in modern architectures. Thus, the authors propose the ParMAC to translate the parallelism inherent in MAC into a distributed system by data parallelism and model parallelism. They also analyse its parallel speedup and convergence, and demonstrated it with MPI-based implementation to optimise binary autoencoders. The proposed ParMAC is tested on 3 colour image retrieval datasets.   The organization of the paper is well written, and the presentation is clear. My questions are included in the following: - The MAC framework solves the original problem approximately. If people use the sigmoid function to smooth the stepwise function, the naive optimization methods can be easier applied. What is the difference between these two? Or why do we want to use a new approach to solve it? - The authors do not compare their ParMAC model with other distributed approaches for the same nested function optimization problem.

A: en
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Q: Este trabajo ofrece un análisis comparativo del uso de tecnología cableada y tecnología programada.  El ámbito de "trabajo relacionado" presentado en el documento es inexistente. En este contexto, no es posible determinar si los criterios de comparación sugeridos en el trabajo son, efectivamente, los pertinentes para realizar una evaluación.  Los criterios de comparación de tecnologías son en algunos casos objetivos y en otros casos subjetivos. En este sentido, el trabajo no sugiere cómo enfrentar la valoración de cada criterio para finalmente efectuar una comparación (por ejemplo, en el ítem "seguridad" o en el ítem "programación").  Existen problemas gramaticales (por ejemplo, "alto tiempo). Adicionalmente, el trabajo está pobremente ordenado, dificultando la comprensión por el bajo esfuerzo en localizar el contenido de las tablas de una manera legible.  No se visualiza un aporte real de este trabajo. En numerosas oportunidades se cita a "Rexroth Bosch Group", sin agregar mucho más en cada punto. El impacto y relevancia  de este trabajo, en cuanto a la novedad, no es observable.

A:
es
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