Uz gradientu balstīta paralēli un uz pieredzi balstīta paralēli ir divas atšķirīgas stratēģijas, kas izmantotas mašīnu apguvē un pastiprināšanas apguvē, lai uzlabotu apmācības modeļu veiktspēju un mērogojamību, īpaši kontekstā, kas saistīts ar dziļas mācīšanās vai pastiprināšanas mācīšanās uzdevumiem. Viņu veiktspēja atšķiras vairākos galvenajos aspektos, ieskaitot mērogojamību, troksni atjauninājumos, konverģences ātrumam, skaitļošanas resursu izmantošanu un piemērotību dažādiem problēmu domēniem.
Uz gradienta balstīta paralēli galvenokārt ir vērsta uz gradienta aprēķināšanas un parametru atjauninājumu izplatīšanu vairākās ierīcēs vai procesos. Tas bieži tiek ieviests kā datu paralēlisms vai modeļa paralēlisms. Datu paralēlismā modelis tiek kopēts visās ierīcēs, un katra ierīce aprēķina slīpumus atšķirīgā datu apakškopā. Pēc tam šie gradienti tiek sinhronizēti, parasti vai nu sinhroni, pirms parametru atjaunināšanas, vai asinhroni, kur katra ierīce neatkarīgi atjaunina modeļa parametrus, atjaunina vidējos gradientus. Sinhronās metodes rada stabilākus gradienta aprēķinus, jo visi gradienti veicina vienu parametru atjauninājumu, bet rodas latentums, kas gaida, kad visas ierīces aizpildīs to aprēķinu. Asinhronās metodes samazina gaidīšanas laiku un var darboties ātrāk, bet ieviest gradienta troksni, kas var palēnināt konverģenci vai samazināt galīgo modeļa precizitāti. Turpretī modeļa paralēlisms sadala pašu modeli dažādās ierīcēs un tiek izmantots, ja modeļi ir pārāk lieli, lai ietilptu vienas ierīces atmiņā.
Uz pieredzi balstīta paralēlība ir visizplatītākā pastiprināšanas mācību kontekstā, kur tā ietver paralēlu pieredzes kolekciju (valsts pārejas, veiktās darbības un atlīdzība) no vairākiem paralēliem aģentiem vai vides. Pēc tam šo pieredzi izmanto modeļa apmācībai. Galvenais piemērs ir asinhronā Actor-Critic (A3C) metode, kurā vairāki aģenti darbojas paralēli un atjaunina savas modeļa vietējās versijas asinhroni, pamatojoties uz viņu pašu pieredzes straumēm. Uz pieredzi balstīta paralēlēšana palīdz stabilizēt apmācību, atkorējot pieredzes paraugus un ļauj ātrāk savākt datu vākšanu. Tas arī ļauj kombinēt izpētes politiku no vairākiem aģentiem, kas var uzlabot mācīšanos. Tomēr asinhronie atjauninājumi var ieviest novecojušos parametrus un nevienmērīgu paraugu izmantošanu, ietekmējot konverģences stabilitāti un kvalitāti.
Veiktspējas salīdzināšanas ziņā:
1. Mērogojamība un efektivitāte:
- Uz gradientu balstīta paralēli, īpaši sinhronās datu paralēlisms, var labi pielāgoties apstrādes vienību skaitam, ja komunikācijas pieskaitāmās izmaksas tiek efektīvi pārvaldītas. Apkopojot gradientus, paātrinājumu bieži ierobežo sinhronizācijas izmaksas.
- Uz pieredzi balstīta paralēlēšana bieži sasniedz lineāru paātrinājumu datu vākšanā, jo aģenti darbojas neatkarīgi, samazinot sašaurinājumus. Kopējais apmācības ātrums var būt ievērojami ātrāks, jo vienlaikus tiek apkopota lielāka mijiedarbība ar vidi.
2. konverģence un stabilitāte:
- Uz gradienta balstītas metodes ar sinhroniem atjauninājumiem parasti ir stabilāka konverģence, jo vidējie gradienti samazina dispersiju. Asinhronā gradienta metodes var ciest no trokšņainiem atjauninājumiem, kas pasliktina veiktspēju.
-Uz pieredzi balstīta paralēlēšana ievieš troksni, kas saistīta ar nesinhronizētu aģentu atjauninājumu, bet gūst labumu no daudzveidīgas pieredzes, ko apkopojuši paralēli aģenti, kas var uzlabot izpēti un galu galā politisko noturību.
3. Skaitļošanas resursu izmantošana:
-Uz gradienta balstīta paralēlēšana prasa ievērojamu starpnozaru komunikāciju gradienta sinhronizācijai, īpaši mērogā, ietekmējot resursu efektivitāti.
- Uz pieredzi balstīta paralēli var labāk izmantot aprēķināšanas resursus, pārklājot vides simulāciju un modeļa apmācību, samazinot dīkstāves laiku.
4. Piemērotība:
- Paralēli, kas balstīta uz gradientu, parasti tiek dota priekšroka uzraudzītiem un neuzraudzītiem mācību uzdevumiem, kur ir pieejamas lielas marķētu datu partijas.
- Uz pieredzi balstīta paralēli ir piemērotāka pastiprināšanas apguvei, ja dati nāk no mijiedarbības ar vidi, un izpētes dažādība ir kritiska.
5. Īstenošanas sarežģītība:
-Ar gradientu balstīti paralēles mehānismi ir labi atbalstīti lielākajos mašīnmācīšanās ietvaros ar iedibinātu labāko praksi sinhronizācijai un izplatītai apmācībai.
- Uz pieredzi balstīta paralēli ir nepieciešams rūpīgs dizains, lai pārvaldītu asinhronos atjauninājumus, atkārtošanas buferus un sinhronizāciju, lai izvairītos no novecojušajiem slīpumiem un stabilizētu apmācību.
Daudzos progresīvos pastiprināšanas mācīšanās algoritmos hibrīda pieeja, kas izmanto gan gradientu, gan uz pieredzi balstītu paralēli, bieži tiek izmantota, lai līdzsvarotu to attiecīgās stiprās puses: ātra, daudzveidīgas pieredzes kolekcijas izmantošana paralēli, vienlaikus sinhronizējot gradienta atjauninājumus ar piemērotiem intervāliem, lai saglabātu modeļa stabilitāti un konverģences kvalitāti.
Kopumā uz gradientu balstīta paralēli uzsver efektīvu, mērogojamu gradientu aprēķinu visos datos vai modeļa nodalījumos ar sinhronizācijas stratēģijām, kas ietekmē atjaunināšanas troksni un latentumu, turpretī uz pieredzi balstīta paralēli koncentrējas uz paralēlu vides mijiedarbības paraugu ņemšanu, lai paātrinātu mācīšanos un uzlabotu politikas daudzveidību ar dažiem kompromisiem atjaunināšanas konsekvencē. Izvēle starp šīm paralēles stratēģijām ir atkarīga no mācību paradigmas, uzdevuma īpašībām, pieejamās aparatūras un apmācības mērķiem.