Song song dựa trên gradient và song song hóa dựa trên kinh nghiệm là hai chiến lược riêng biệt được sử dụng trong học tập máy và học củng cố để tăng cường hiệu suất và khả năng mở rộng của các mô hình đào tạo, đặc biệt là trong các bối cảnh liên quan đến các nhiệm vụ học tập sâu hoặc củng cố. Hiệu suất của chúng khác nhau ở một số khía cạnh chính bao gồm khả năng mở rộng, tiếng ồn trong các bản cập nhật, tốc độ hội tụ, sử dụng tài nguyên tính toán và sự phù hợp cho các lĩnh vực vấn đề khác nhau.
Song song dựa trên gradient chủ yếu tập trung vào việc phân phối tính toán gradient và cập nhật tham số trên nhiều thiết bị hoặc quy trình. Nó thường được thực hiện dưới dạng song song dữ liệu hoặc song song mô hình. Trong song song dữ liệu, mô hình được sao chép trên tất cả các thiết bị và mỗi thiết bị tính toán độ dốc trên một tập hợp con khác nhau của dữ liệu. Các độ dốc này sau đó được đồng bộ hóa, thường là đồng bộ bằng cách tính trung bình trước khi cập nhật các tham số hoặc không đồng bộ trong đó mỗi thiết bị cập nhật độc lập các tham số mô hình. Các phương pháp đồng bộ tạo ra các ước tính độ dốc ổn định hơn vì tất cả các độ dốc đóng góp vào một bản cập nhật tham số, nhưng độ trễ phát sinh chờ tất cả các thiết bị hoàn thành tính toán của chúng. Các phương pháp không đồng bộ làm giảm thời gian chờ đợi và có thể chạy nhanh hơn nhưng giới thiệu nhiễu gradient có thể làm chậm sự hội tụ hoặc giảm độ chính xác của mô hình cuối cùng. Ngược lại, sự song song của mô hình tự phân tách mô hình trên các thiết bị và được sử dụng khi các mô hình quá lớn để phù hợp với bộ nhớ của một thiết bị.
Song song dựa trên kinh nghiệm là phổ biến nhất trong bối cảnh học tập củng cố, trong đó nó liên quan đến việc thu thập các trải nghiệm song song (chuyển đổi trạng thái, hành động được thực hiện và phần thưởng) từ nhiều tác nhân hoặc môi trường song song. Những kinh nghiệm này sau đó được sử dụng để đào tạo mô hình. Một ví dụ quan trọng là phương pháp Actor-Critic (A3C) không đồng bộ (A3C), trong đó nhiều tác nhân chạy song song và cập nhật các phiên bản cục bộ của mô hình không đồng bộ dựa trên các luồng kinh nghiệm của riêng họ. Song song dựa trên kinh nghiệm giúp ổn định đào tạo bằng cách phân hủy các mẫu kinh nghiệm và cho phép thu thập dữ liệu nhanh hơn. Nó cũng cho phép kết hợp các chính sách thăm dò từ nhiều tác nhân, có thể cải thiện sự mạnh mẽ học tập. Tuy nhiên, các bản cập nhật không đồng bộ có thể giới thiệu các thông số cũ và sử dụng mẫu không đồng nhất, ảnh hưởng đến sự ổn định và chất lượng hội tụ.
Về mặt so sánh hiệu suất:
1. Khả năng mở rộng và hiệu quả:
- Song song dựa trên gradient, đặc biệt là song song dữ liệu đồng bộ, có thể mở rộng quy mô tốt với số lượng đơn vị xử lý nếu chi phí giao tiếp được quản lý hiệu quả. Tăng tốc thường được giới hạn bởi chi phí đồng bộ hóa khi tổng hợp độ dốc.
- Song song dựa trên kinh nghiệm thường đạt được tăng tốc tuyến tính trong việc thu thập dữ liệu vì các tác nhân hoạt động độc lập, làm giảm các tắc nghẽn. Tốc độ đào tạo tổng thể có thể nhanh hơn đáng kể khi nhiều tương tác với môi trường được thu thập đồng thời.
2. Sự hội tụ và ổn định:
- Các phương pháp dựa trên gradient với các bản cập nhật đồng bộ có xu hướng hội tụ ổn định hơn do độ dốc trung bình giảm phương sai. Các phương pháp gradient không đồng bộ có thể bị các cập nhật ồn ào làm suy giảm hiệu suất.
-Song song dựa trên kinh nghiệm giới thiệu tiếng ồn do cập nhật tác nhân không đồng bộ nhưng lợi ích từ các trải nghiệm khác nhau được thu thập bởi các tác nhân song song, có thể cải thiện sự thăm dò và cuối cùng là sự mạnh mẽ của chính sách.
3. Sử dụng tài nguyên tính toán:
-Song song dựa trên gradient đòi hỏi giao tiếp giữa các thiết bị đáng kể để đồng bộ hóa độ dốc, đặc biệt là ở quy mô, ảnh hưởng đến hiệu quả tài nguyên.
- Song song dựa trên kinh nghiệm có thể sử dụng tốt hơn các tài nguyên tính toán bằng cách mô phỏng môi trường chồng chéo và đào tạo mô hình, giảm thời gian nhàn rỗi.
4. Sự phù hợp:
- Song song dựa trên gradient thường được ưa thích cho các nhiệm vụ học tập được giám sát và không giám sát trong đó các lô dữ liệu lớn được dán nhãn có sẵn.
- Song song dựa trên kinh nghiệm phù hợp hơn cho việc học củng cố nơi dữ liệu đến từ các tương tác với môi trường và sự đa dạng thăm dò là rất quan trọng.
5. Độ phức tạp thực hiện:
-Các cơ chế song song dựa trên gradient được hỗ trợ tốt trong các khung học máy chính với các thực tiễn tốt nhất để đồng bộ hóa và đào tạo phân tán.
- Song song dựa trên kinh nghiệm đòi hỏi thiết kế cẩn thận để quản lý các bản cập nhật không đồng bộ, bộ đệm phát lại và đồng bộ hóa để tránh độ dốc cũ và ổn định đào tạo.
Trong nhiều thuật toán học tập củng cố nâng cao, một phương pháp lai tạo ra cả song song hóa dựa trên độ dốc và dựa trên trải nghiệm thường được sử dụng để cân bằng các điểm mạnh tương ứng của chúng: sử dụng bộ sưu tập kinh nghiệm nhanh chóng, đa dạng song song trong khi đồng bộ hóa cập nhật độ dốc ở các khoảng thời gian phù hợp để duy trì sự ổn định của mô hình và chất lượng hội tụ.
Nhìn chung, song song hóa dựa trên gradient nhấn mạnh tính toán hiệu quả, có thể mở rộng của các độ dốc trên dữ liệu hoặc phân vùng mô hình với các chiến lược đồng bộ hóa ảnh hưởng đến tiếng ồn và độ trễ cập nhật, trong khi song song dựa trên kinh nghiệm tập trung vào việc lấy mẫu song song các tương tác môi trường để tăng tốc độ học tập và cải thiện sự đa dạng chính sách với một số lần giảm giá trị. Sự lựa chọn giữa các chiến lược song song hóa này phụ thuộc vào mô hình học tập, đặc điểm nhiệm vụ, phần cứng có sẵn và các mục tiêu đào tạo.