그라디언트 기반 병렬화 및 경험 기반 병렬화는 기계 학습 및 강화 학습에 사용되는 두 가지 뚜렷한 전략입니다. 특히 딥 러닝 또는 강화 학습 작업과 관련된 상황에서 교육 모델의 성능 및 확장 성을 향상시킵니다. 성능은 확장 성, 업데이트의 노이즈, 수렴 속도, 계산 자원 활용 및 다양한 문제 도메인에 대한 적합성을 포함한 여러 주요 측면에서 다릅니다.
그라디언트 기반 병렬화는 주로 여러 장치 또는 프로세스에 걸쳐 구배 계산 및 매개 변수 업데이트를 배포하는 데 중점을 둡니다. 종종 데이터 병렬 처리 또는 모델 병렬 처리로 구현됩니다. 데이터 병렬 처리에서 모델은 모든 장치에서 복사되며 각 장치는 데이터의 다른 서브 세트에서 그라디언트를 계산합니다. 그런 다음 이러한 구배는 일반적으로 매개 변수를 업데이트하기 전에 구배를 평균화하여 동기화하거나 각 장치가 모델 매개 변수를 독립적으로 업데이트하는 경우 동기화됩니다. 동기 방법은 모든 그라디언트가 하나의 매개 변수 업데이트에 기여하기 때문에보다 안정적인 구배 추정치를 생성하지만 모든 장치가 계산을 완료하기를 기다리는 대기 시간이 발생합니다. 비동기 방법은 대기 시간을 줄이고 더 빨리 실행될 수 있지만 수렴을 늦추거나 최종 모델 정확도를 줄일 수있는 구배 노이즈를 도입 할 수 있습니다. 대조적으로 모델 병렬 처리는 장치 자체를 장치에 나누고 모델이 너무 커서 단일 장치의 메모리에 맞지 않을 때 사용됩니다.
경험 기반 병렬화는 강화 학습 상황에서 가장 널리 퍼져 있으며, 여기서 여러 병렬 에이전트 또는 환경의 병렬 경험 (상태 전환, 행동 및 보상)이 포함됩니다. 이러한 경험은 모델을 훈련시키는 데 사용됩니다. 핵심 예는 비동기 우위 액터 크리치 (A3C) 방법으로, 여러 에이전트가 병렬로 실행되고 자신의 경험 흐름을 기반으로 모델의 로컬 버전을 비동기로 업데이트하는 것입니다. Experience 기반 병렬화는 Experience Samples를 뒤돌아서 교육을 안정화시키고 더 빠른 데이터 수집을 가능하게합니다. 또한 여러 에이전트의 탐사 정책을 조합하여 학습 견고성을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 비동기 업데이트는 오래된 매개 변수와 불균일 한 샘플 사용을 소개하여 수렴 안정성과 품질에 영향을 미칩니다.
성능 비교 측면에서 :
1. 확장 성과 효율성 :
- 그라디언트 기반 병렬화, 특히 동기 데이터 병렬 처리는 통신 오버 헤드가 효율적으로 관리되는 경우 처리 장치 수와 잘 어울릴 수 있습니다. 속도는 종종 그라디언트를 집계 할 때 동기화 비용에 의해 경계됩니다.
- 경험 기반 병렬화는 에이전트가 독립적으로 작동하므로 병목 현상을 줄이기 때문에 종종 데이터 수집에서 선형 속도를 달성합니다. 환경과의 더 많은 상호 작용이 동시에 수집되면 전체 교육 속도가 훨씬 빠를 수 있습니다.
2. 수렴과 안정성 :
- 동기간 업데이트가있는 구배 기반 방법은 평균 그라디언트가 분산을 줄이기 때문에 더 안정적인 수렴을 갖는 경향이 있습니다. 비동기 구배 방법은 성능을 저하시키는 시끄러운 업데이트로 어려움을 겪을 수 있습니다.
-경험 기반 병렬화는 동기화되지 않은 에이전트 업데이트로 인한 소음을 도입하지만 병렬 에이전트가 수집 한 다양한 경험의 이점으로 탐사와 궁극적으로 정책 견고성을 향상시킬 수 있습니다.
3. 계산 자원 활용 :
-그라디언트 기반 병렬화는 특히 규모에 따라 그라디언트 동기화를위한 상당한 기기 간 통신을 요구하여 자원 효율에 영향을 미칩니다.
- 경험 기반 병렬화는 환경 시뮬레이션과 모델 교육을 겹쳐서 유휴 시간을 줄임으로써 컴퓨팅 리소스를 더 잘 활용할 수 있습니다.
4. 적합성 :
- 그라디언트 기반 병렬화는 일반적으로 대량의 레이블이 붙은 데이터를 사용할 수있는 감독 및 감독되지 않은 학습 작업에 선호됩니다.
- 경험 기반 병렬화는 환경과의 상호 작용에서 데이터가 발생하는 강화 학습에 더 적합하며 탐사 다양성이 중요합니다.
5. 구현 복잡성 :
-그라디언트 기반 병렬화 메커니즘은 동기화 및 분산 교육을위한 모범 사례를 갖춘 주요 기계 학습 프레임 워크에 잘 지원됩니다.
- 경험 기반 병렬화에는 비동기 업데이트, 재생 버퍼 및 동기화를 관리하기 위해 신중한 설계가 필요합니다.
많은 고급 강화 학습 알고리즘에서, 그라디언트 기반 및 경험 기반 병렬화를 활용하는 하이브리드 접근법은 종종 각각의 강점의 균형을 맞추는 데 사용됩니다. 빠르고 다양한 경험 수집을 병렬로 활용하는 동시에 그라디언트 업데이트를 적절한 간격으로 사용하여 모델 안정성 및 수렴 품질을 유지합니다.
전반적으로, 그라디언트 기반 병렬화는 업데이트 소음 및 대기 시간에 영향을 미치는 동기화 전략을 갖춘 데이터 또는 모델 파티션 전반에 걸쳐 효율적이고 확장 가능한 그라디언트 계산을 강조하는 반면, 경험 기반 병렬화는 환경 상호 작용의 병렬 샘플링에 중점을 두어 학습 속도를 높이고 업데이트 일관성의 일부 트레이드 오프로 정책 다양성을 향상시키는 데 중점을 둡니다. 이러한 병렬화 전략 사이의 선택은 학습 패러다임, 작업 특성, 사용 가능한 하드웨어 및 교육 목표에 달려 있습니다.