Gradienttipohjainen rinnakkaisuus ja kokemuspohjainen rinnakkaistaminen ovat kaksi erillistä strategiaa, joita käytetään koneoppimisessa ja vahvistusoppimisessa koulutusmallien suorituskyvyn ja skaalautuvuuden parantamiseksi, etenkin syvän oppimisen tai vahvistuksen oppimistehtävien yhteydessä. Niiden suorituskyky eroaa useissa keskeisissä näkökohdissa, mukaan lukien skaalautuvuus, päivitysten melu, lähentymisen nopeus, laskennalliset resurssien hyödyntäminen ja sopivuus eri ongelma -alueisiin.
Gradienttipohjainen rinnakkaisuus keskittyy ensisijaisesti gradientin laskennan ja parametripäivitysten jakamiseen useiden laitteiden tai prosessien välillä. Se toteutetaan usein datan rinnakkaisuutena tai mallin rinnakkaismuutena. Tietojen rinnakkaisuudessa malli kopioidaan kaikilla laitteilla, ja jokainen laite laskee gradientit datan eri osajoukossa. Nämä gradientit synkronoidaan sitten, tyypillisesti joko synkronisesti keskiarvojen gradientit ennen parametrien päivittämistä tai asynkronisesti, kun kukin laite päivittää malliparametrit itsenäisesti. Synkroniset menetelmät tuottavat vakaampia gradienttiarvioita, koska kaikki gradientit edistävät yhtä parametripäivitystä, mutta aiheuttavat viivettä odottaen, että kaikki laitteet saavat päätökseen laskentaansa. Asynkroniset menetelmät vähentävät odotusaikoja ja voivat toimia nopeammin, mutta tuovat gradientin kohinaa, joka voi hidastaa lähentymistä tai vähentää lopullisen mallin tarkkuutta. Malli -rinnakkaisuus sitä vastoin halkaisee mallin itse laitteiden välillä ja sitä käytetään, kun mallit ovat liian suuria, jotta se sopii yhden laitteen muistiin.
Kokemuspohjainen rinnakkaisuus on yleisimpiä vahvistusoppimisympäristöissä, joissa siihen sisältyy rinnakkaiskokousten keräämistä (valtionsiirtymät, otetut toimet ja palkkiot) useista rinnakkaisista aineista tai ympäristöistä. Näitä kokemuksia käytetään sitten mallin kouluttamiseen. Tärkein esimerkki on asynkroninen etunäyttelijän-kriittinen (A3C) -menetelmä, jossa useita agentteja toimii rinnakkain ja päivittää mallin paikallisia versioita asynkronisesti omien kokemusvirtojensa perusteella. Kokemuspohjainen rinnakkaistaminen auttaa vakauttamaan koulutusta korreloimalla kokemusnäytteet ja mahdollistaa nopeamman tiedonkeruun. Se mahdollistaa myös useiden aineiden tutkimuspolitiikkojen yhdistelmän, mikä voi parantaa oppimisen kestävyyttä. Asynkroniset päivitykset voivat kuitenkin ottaa käyttöön vanhentuneet parametrit ja epäyhtenäisen näytteen käytön, mikä vaikuttaa lähentymisen vakavuuteen ja laatuun.
Suorituskykyvertailun suhteen:
1. Skaalautuvuus ja tehokkuus:
- Gradienttipohjainen rinnakkaisuus, erityisesti synkroninen datan rinnakkaisuus, voi skaalata hyvin prosessointiyksiköiden lukumäärän, jos viestintäkustannukset hallitaan tehokkaasti. Nopeutta rajoittaa usein synkronointikustannukset aggregoituessaan gradienteihin.
- Kokemuspohjainen rinnakkaisuus saavuttaa usein lineaarisen nopeuden tiedonkeruun, koska edustajat toimivat itsenäisesti vähentäen pullonkauloja. Koko koulutuksen nopeus voi olla huomattavasti nopeampi, kun vuorovaikutus ympäristön kanssa kerätään samanaikaisesti.
2. Lähentyminen ja vakaus:
- Gradienttipohjaiset menetelmät synkronisilla päivityksillä on yleensä vakaampi lähentyminen johtuen keskimääräisten kaltevuuksista, jotka vähentävät varianssia. Asynkroniset gradienttimenetelmät voivat kärsiä meluisista päivityksistä, jotka heikentävät suorituskykyä.
-Kokemuspohjainen rinnakkaisuus tuo esiin melua, joka johtuu synkronoimattomista agenttipäivityksistä, mutta hyötyy rinnakkaisten aineiden keräämistä erilaisista kokemuksista, jotka voivat parantaa etsintää ja viime kädessä politiikan kestävyyttä.
3. Laskennallinen resurssien käyttö:
-Gradienttipohjainen rinnakkaisuus vaatii merkittävää laitteiden välistä viestintää gradientin synkronointiin, etenkin mittakaavassa, mikä vaikuttaa resurssien tehokkuuteen.
- Kokemuspohjainen rinnakkaisuus voi paremmin hyödyntää laskentaresursseja päällekkäisellä ympäristösimulaatiolla ja mallikoulutuksella vähentämällä tyhjäkäyntiaikoja.
4. soveltuvuus:
- Gradienttipohjainen rinnakkaisuus on yleensä edullinen valvotuille ja valvomattomille oppimistehtäville, joissa on saatavana suuria leimattuja tietoja.
- Kokemuspohjainen rinnakkaisuus soveltuu paremmin vahvistusoppimiseen, jossa tiedot tulevat vuorovaikutuksesta ympäristön kanssa, ja etsinnän monimuotoisuus on kriittistä.
5. Toteutuksen monimutkaisuus:
-Gradienttipohjaiset rinnakkaismekanismit tuetaan hyvin suurissa koneoppimiskehyksissä, joissa on vakiintuneet parhaat käytännöt synkronointiin ja hajautettuun koulutukseen.
- Kokemuspohjainen rinnakkaisuus vaatii huolellista suunnittelua asynkronisten päivitysten, toistopuskurien ja synkronoinnin hallitsemiseksi vanhentuneiden gradienttien välttämiseksi ja harjoituksen vakauttamiseksi.
Monissa edistyneissä vahvistusoppimisalgoritmeissa hybridi-lähestymistapaa, joka hyödyntää sekä gradienttipohjaista että kokemuspohjaista rinnakkaistamista, käytetään usein niiden vahvuuksien tasapainottamiseen: nopean, monipuolisen kokemuksen keräämisen hyödyntämiseen rinnakkain samalla kun synkronoi gradienttipäivityksiä sopivilla väliajoin mallin vakauden ja konvergenssin laadun ylläpitämiseksi.
Kaiken kaikkiaan gradienttipohjainen rinnakkaisuus korostaa gradienttien tehokkaita, skaalautuvia laskentaa tietojen tai malli-osioiden välillä synkronointistrategioiden kanssa, jotka vaikuttavat päivitysmeluun ja viiveeseen, kun taas kokemuspohjainen rinnakkaisuus keskittyy ympäristön vuorovaikutuksen rinnakkaiseen näytteenottoon oppimisen nopeuttamiseksi ja politiikan monimuotoisuuden parantamiseksi joidenkin päivitysten johdonmukaisuuden kompromissien kanssa. Valinta näiden rinnakkaisstrategioiden välillä riippuu oppimisparadigmasta, tehtäväominaisuuksista, käytettävissä olevista laitteista ja koulutustavoitteista.