Oparta na gradientach równoległość i równoległość oparta na doświadczeniach to dwie odrębne strategie zastosowane w uczeniu maszynowym i uczeniu się wzmocnienia w celu zwiększenia wydajności i skalowalności modeli szkoleniowych, szczególnie w kontekstach obejmujących głębokie uczenie się lub zadania uczenia się wzmocnienia. Ich wydajność różni się kilkoma kluczowymi aspektami, w tym skalowalnością, szumem w aktualizacjach, szybkości konwergencji, wykorzystania zasobów obliczeniowych i przydatności dla różnych domen problemowych.
Równolegle oparte na gradientach koncentruje się przede wszystkim na dystrybucji obliczeń gradientu i aktualizacji parametrów na wielu urządzeniach lub procesach. Jest często wdrażany jako równoległość danych lub równoległość modelu. W równoległości danych model jest kopiowany na wszystkich urządzeniach, a każde urządzenie oblicza gradienty na innym podzbiorze danych. Gradienty te są następnie synchronizowane, zwykle albo synchronicznie przez uśrednianie gradientów przed aktualizacją parametrów lub asynchronicznie, gdy każde urządzenie niezależnie aktualizuje parametry modelu. Metody synchroniczne dają bardziej stabilne oszacowania gradientu, ponieważ wszystkie gradienty przyczyniają się do jednej aktualizacji parametrów, ale ponoszą opóźnienie czekające na zakończenie ich obliczeń. Metody asynchroniczne skracają czas oczekiwania i mogą działać szybciej, ale wprowadzają hałas gradientu, który może spowolnić zbieżność lub zmniejszyć dokładność modelu końcowego. Natomiast modelowy równoległość dzieli sam model między urządzeniami i jest używany, gdy modele są zbyt duże, aby zmieścić się w pamięci jednego urządzenia.
Parallizacja oparta na doświadczeniach jest najbardziej rozpowszechniona w kontekstach uczenia się wzmocnienia, w których obejmuje równoległe gromadzenie doświadczeń (przejścia stanu, podejmowane działania i nagrody) z wielu równoległych agentów lub środowisk. Te doświadczenia są następnie wykorzystywane do szkolenia modelu. Kluczowym przykładem jest metoda asynchroniczna Actor-Critic (A3C), w której wielu agentów działa równolegle i aktualizuje ich lokalne wersje modelu asynchronicznie w oparciu o własne strumienie doświadczenia. Równolegle oparte na doświadczeniu pomaga ustabilizować szkolenie poprzez dekrolację próbek doświadczeń i umożliwia szybsze gromadzenie danych. Umożliwia także połączenie polityk eksploracyjnych od wielu agentów, które mogą poprawić odporność na uczenie się. Jednak aktualizacje asynchroniczne mogą wprowadzać ustne parametry i nierównomierne użycie próbek, wpływając na stabilność i jakość konwergencji.
Pod względem porównania wydajności:
1. Skalowalność i wydajność:
- równoległość oparta na gradientach, zwłaszcza równoległość danych synchronicznych, może dobrze skalować się z liczbą jednostek przetwarzania, jeżeli koszty komunikacyjne jest skutecznie zarządzane. Prędkość jest często ograniczona kosztem synchronizacji podczas agregowania gradientów.
- Parallizacja oparta na doświadczeniach często osiąga szybkość liniową w gromadzeniu danych, ponieważ agenci działają niezależnie, zmniejszając wąskie gardła. Ogólna prędkość treningu może być znacznie szybsza, ponieważ więcej interakcji ze środowiskiem jest gromadzone jednocześnie.
2. Konwergencja i stabilność:
- Metody oparte na gradientach z aktualizacjami synchronicznymi mają zwykle bardziej stabilną konwergencję ze względu na zmniejszenie wariancji uśrednionych gradientów. Metody gradientu asynchronicznego mogą cierpieć z powodu hałaśliwych aktualizacji, które degradują wydajność.
-Parallizacja oparta na doświadczeniach wprowadza hałas z powodu niesynchronizowanych aktualizacji agentów, ale korzysta z różnych doświadczeń zebranych przez równoległe agentów, które mogą poprawić eksplorację i ostatecznie niezawodność polityki.
3. Wykorzystanie zasobów obliczeniowych:
-Parallizacja oparta na gradientach wymaga znacznej komunikacji między urządzeniami do synchronizacji gradientu, szczególnie na skalę, wpływającą na wydajność zasobów.
- Parallizacja oparta na doświadczeniach może lepiej wykorzystywać zasoby obliczeniowe poprzez nakładanie się symulacji środowiska i treningu modelu, skracając czas bezczynności.
4. Przydatność:
- Parallizacja oparta na gradientach jest ogólnie preferowana do nadzorowanych i bez nadzoru zadań uczenia się, w których dostępne są duże partie danych oznaczonych.
- Parallizacja oparta na doświadczeniach jest bardziej odpowiednia do uczenia się wzmocnienia, w którym dane pochodzą z interakcji ze środowiskiem, a różnorodność eksploracji ma kluczowe znaczenie.
5. Złożoność implementacji:
-Mechanizmy równoległości oparte na gradientach są dobrze obsługiwane w głównych ramach uczenia maszynowego z uznanymi najlepszymi praktykami do synchronizacji i szkolenia rozproszonego.
- Parallizacja oparta na doświadczeniach wymaga starannego projektowania w celu zarządzania aktualizacjami asynchronicznymi, buforów odtwarzania i synchronizacji w celu uniknięcia stęch się gradientów i stabilizacji szkolenia.
W wielu zaawansowanych algorytmach uczenia się wzmocnienia często stosuje się hybrydowe podejście wykorzystujące zarówno równoległą, jak i oparte na doświadczeniu równoległości do zrównoważenia ich odpowiednich mocnych stron: równolegle wykorzystując szybką, różnorodną kolekcję doświadczeń, jednocześnie synchronizując aktualizacje gradientu w odpowiednich odstępach czasu w celu utrzymania stabilności modelu i jakości konwergencji.
Ogólnie rzecz biorąc, oparta na gradientach równoległość podkreśla wydajne, skalowalne obliczenia gradientów między partycjami danych lub modelu ze strategiami synchronizacji wpływającymi na hałas i opóźnienie aktualizacji, podczas gdy równoległość oparta na doświadczeniach koncentruje się na równoległym próbkowaniu interakcji środowiskowych w celu przyspieszenia uczenia się i poprawy różnorodności polityki z niektórymi kompromisami w konsekwencji aktualizacji. Wybór między tymi strategiami równoległości zależy od paradygmatu uczenia się, charakterystyki zadań, dostępnego sprzętu i celów szkoleniowych.