Paralelizarea bazată pe gradient și paralelizarea bazată pe experiență sunt două strategii distincte utilizate în învățarea automată și învățarea de consolidare pentru a îmbunătăți performanța și scalabilitatea modelelor de instruire, în special în contexte care implică sarcini profunde de învățare sau de consolidare. Performanța lor diferă în mai multe aspecte cheie, inclusiv scalabilitatea, zgomotul în actualizări, viteza de convergență, utilizarea resurselor de calcul și adecvarea pentru diferite domenii cu probleme.
Paralelizarea bazată pe gradient se concentrează în principal pe distribuirea calculatoarelor de calcul și a parametrilor pe mai multe dispozitive sau procese. Este adesea implementat ca paralelism de date sau paralelism model. În paralelismul de date, modelul este copiat pe toate dispozitivele și fiecare dispozitiv calculează gradienți pe un subset diferit al datelor. Acești gradienți sunt apoi sincronizați, de obicei fie sincron, prin medierea gradienților înainte de a actualiza parametrii sau de asincron în care fiecare dispozitiv actualizează în mod independent parametrii modelului. Metodele sincrone produc estimări de gradient mai stabile, deoarece toți gradienții contribuie la actualizarea unui parametru, dar suportă latență în așteptarea ca toate dispozitivele să -și completeze calculul. Metodele asincrone reduc timpii de așteptare și pot rula mai repede, dar pot introduce zgomot gradient care poate încetini convergența sau poate reduce precizia modelului final. Modelul paralelism, în schimb, împarte modelul în sine pe dispozitive și este utilizat atunci când modelele sunt prea mari pentru a se încadra în memoria unui singur dispozitiv.
Paralelizarea bazată pe experiență este cea mai răspândită în contextele de învățare a consolidării, unde implică o colectare paralelă de experiențe (tranziții de stat, acțiuni întreprinse și recompense) de la mai mulți agenți sau medii paralele. Aceste experiențe sunt apoi utilizate pentru instruirea modelului. Un exemplu cheie este metoda asincronă de actor-critic (A3C), unde mai mulți agenți rulează în paralel și își actualizează versiunile locale ale modelului în mod asincron bazat pe propriile fluxuri de experiență. Paralelizarea bazată pe experiență ajută la stabilizarea instruirii prin decorelarea eșantioanelor de experiență și permite colectarea mai rapidă a datelor. De asemenea, permite combinația de politici de explorare de la mai mulți agenți, ceea ce poate îmbunătăți robustetea învățării. Cu toate acestea, actualizările asincrone pot introduce parametri stale și utilizarea eșantionului neuniform, afectând stabilitatea și calitatea convergenței.
În ceea ce privește comparația performanței:
1. Scalabilitate și eficiență:
- Paralelizarea bazată pe gradient, în special paralelismul datelor sincrone, se poate extinde bine cu numărul de unități de procesare dacă comunicarea generală este gestionată eficient. Speedup -ul este adesea delimitat de costul de sincronizare la agregarea gradienților.
- Paralelizarea bazată pe experiență obține adesea o viteză liniară în colectarea datelor, deoarece agenții funcționează independent, reducând blocajele. Viteza generală de antrenament poate fi semnificativ mai rapidă, deoarece mai multe interacțiuni cu mediul sunt adunate concomitent.
2. Convergență și stabilitate:
- Metodele bazate pe gradient cu actualizări sincrone tind să aibă o convergență mai stabilă datorită gradienților medii care reduce variația. Metodele de gradient asincron pot suferi de actualizări zgomotoase care degradează performanța.
-Paralelizarea bazată pe experiență introduce zgomotul datorită actualizărilor de agenți neincronizați, dar beneficiază de experiențe diverse colectate de agenți paralele, care pot îmbunătăți explorarea și, în final, robustetea politicii.
3. Utilizarea resurselor de calcul:
-Paralelizarea bazată pe gradient necesită o comunicare semnificativă intermediară pentru sincronizarea gradientului, în special la scară, impact asupra eficienței resurselor.
- Paralelizarea bazată pe experiență poate utiliza mai bine resursele de calcul prin suprapunerea simulării mediului și a antrenamentului modelului, reducând timpul inactiv.
4. Aparibilitate:
- Paralelizarea bazată pe gradient este, în general, preferată pentru sarcinile de învățare supravegheate și nesupravegheate, unde sunt disponibile loturi mari de date etichetate.
- Paralelizarea bazată pe experiență este mai potrivită pentru învățarea de consolidare, unde datele provin din interacțiuni cu un mediu, iar diversitatea de explorare este critică.
5. Complexitatea implementării:
-Mecanismele de paralelizare bazate pe gradient sunt bine susținute în cadrele majore de învățare automată, cu cele mai bune practici stabilite pentru sincronizare și instruire distribuită.
- Paralelizarea bazată pe experiență necesită un proiectare atentă pentru a gestiona actualizări asincrone, redare tampoane și sincronizare pentru a evita gradienții stalenți și stabilizarea antrenamentului.
În multe algoritmi de învățare avansată de consolidare, o abordare hibridă care utilizează atât paralelizarea bazată pe gradient, cât și bazată pe experiență este adesea folosită pentru a-și echilibra punctele forte: utilizarea colectării rapide și diverse a experienței în paralel, în timp ce sincronizând actualizările gradientului la intervale adecvate pentru a menține stabilitatea modelului și calitatea convergenței.
În general, paralelizarea bazată pe gradient subliniază un calcul eficient și scalabil al gradienților pe date sau partiții de model cu strategii de sincronizare care afectează zgomotul și latența de actualizare, în timp ce paralelizarea bazată pe experiență se concentrează pe eșantionarea paralelă a interacțiunilor de mediu pentru a accelera învățarea și a îmbunătăți diversitatea politicii cu unele compromisuri în ceea ce privește consistența de actualizare. Alegerea dintre aceste strategii de paralelizare depinde de paradigma de învățare, caracteristicile sarcinii, hardware -ul disponibil și obiectivele de instruire.