Gradyan tabanlı paralelleştirme ve deneyime dayalı paralelleştirme, özellikle derin öğrenme veya takviye öğrenme görevlerini içeren bağlamlarda eğitim modellerinin performansını ve ölçeklenebilirliğini arttırmak için makine öğrenimi ve takviye öğrenmesinde kullanılan iki farklı stratejidir. Performansları, ölçeklenebilirlik, güncellemelerdeki gürültü, yakınsama hızı, hesaplama kaynak kullanımı ve farklı problem alanları için uygunluk gibi çeşitli önemli yönlerde farklılık gösterir.
Gradyan tabanlı paralelleştirme öncelikle gradyan hesaplama ve parametre güncellemelerini birden çok cihaz veya işlemde dağıtmaya odaklanır. Genellikle veri paralelliği veya model paralelliği olarak uygulanır. Veri paralelliğinde, model tüm cihazlara kopyalanır ve her cihaz, verilerin farklı bir alt kümesindeki gradyanları hesaplar. Bu degradeler daha sonra senkronize edilir, tipik olarak parametreleri güncellemeden önce ortalama gradyanlar veya her cihazın model parametrelerini bağımsız olarak güncellediği yer senkronize olarak senkronize edilir. Senkron yöntemler daha kararlı gradyan tahminleri üretir, çünkü tüm gradyanlar bir parametre güncellemesine katkıda bulunur, ancak tüm cihazların hesaplamalarını tamamlamasını beklemektedir. Asenkron yöntemler bekleme sürelerini azaltır ve daha hızlı çalışabilir, ancak yakınlaşmayı yavaşlatabilen veya nihai model doğruluğunu azaltabilen gradyan gürültüsü getirebilir. Model paralellik, aksine, modelin kendisini cihazlara ayırır ve modeller tek bir cihazın belleğine sığamayacak kadar büyük olduğunda kullanılır.
Deneyime dayalı paralelleştirme, pek çok paralel ajandan veya ortamlardan paralel deneyim toplanmasını (devlet geçişleri, alınan eylemler ve ödüller) içerdiği takviye öğrenme bağlamlarında en yaygındır. Bu deneyimler daha sonra modeli eğitmek için kullanılır. Önemli bir örnek, birden fazla ajanın paralel olarak çalıştığı ve modelin yerel sürümlerini kendi deneyim akışlarına dayanarak güncelleyen ve modelin yerel sürümlerini güncellediği eşzamansız avantaj aktör-kritik (A3C) yöntemidir. Deneyim tabanlı paralelleştirme, deneyim örneklerini dekorrelize ederek eğitimin dengelenmesine yardımcı olur ve daha hızlı veri toplamayı sağlar. Ayrıca, öğrenme sağlamlığını artırabilen birden fazla ajandan gelen keşif politikalarının birleşmesine izin verir. Bununla birlikte, eşzamansız güncellemeler, yakınsama istikrarı ve kalitesini etkileyen bayat parametreleri ve düzgün olmayan örnek kullanımı getirebilir.
Performans karşılaştırması açısından:
1. Ölçeklenebilirlik ve verimlilik:
- Gradyan tabanlı paralelleştirme, özellikle senkron veri paralelliği, iletişim yükü verimli bir şekilde yönetilirse işlem birimlerinin sayısıyla iyi ölçeklenebilir. Hızlama genellikle gradyanları toplarken senkronizasyon maliyetiyle sınırlıdır.
- Aracılar bağımsız olarak çalışarak darboğazları azaltarak, deneyime dayalı paralelleştirme genellikle veri toplama işleminde doğrusal hızlandırma sağlar. Çevre ile daha fazla etkileşim eşzamanlı olarak toplandıkça genel eğitim hızı önemli ölçüde daha hızlı olabilir.
2. Yakınsama ve stabilite:
- Senkron güncellemelere sahip gradyan tabanlı yöntemler, varyansı azaltan ortalama gradyanlar nedeniyle daha kararlı yakınsama sahip olma eğilimindedir. Asenkron gradyan yöntemleri performansı bozan gürültülü güncellemelerden muzdarip olabilir.
-Deneyime dayalı paralelleştirme, senkronize olmayan ajan güncellemeleri nedeniyle gürültü getirir, ancak keşif ve sonuçta politika sağlamlığını iyileştirebilen paralel ajanlar tarafından toplanan çeşitli deneyimlerden yararlanır.
3. Hesaplamalı kaynak kullanımı:
-Gradyan tabanlı paralelleştirme, özellikle ölçekte, kaynak verimliliğini etkileyen gradyan senkronizasyonu için önemli cihazlar arası iletişim gerektirir.
- Deneyime dayalı paralelleştirme, boş zamanları azaltarak, örtüşen ortam simülasyonu ve model eğitimiyle hesaplama kaynaklarını daha iyi kullanabilir.
4. Uygunluk:
- Gradyan tabanlı paralelleştirme genellikle büyük etiketli veri gruplarının mevcut olduğu denetimli ve denetimsiz öğrenme görevleri için tercih edilir.
- Deneyime dayalı paralelleştirme, verilerin bir ortamla etkileşimlerden geldiği ve keşif çeşitliliğinin kritik olduğu takviye öğrenimi için daha uygundur.
5. Uygulama karmaşıklığı:
-Gradyan tabanlı paralelleştirme mekanizmaları, senkronizasyon ve dağıtılmış eğitim için yerleşik en iyi uygulamalara sahip ana makine öğrenme çerçevelerinde iyi desteklenmiştir.
- Deneyime dayalı paralelleştirme, eski gradyanları önlemek ve eğitimi stabilize etmek için eşzamansız güncellemeleri, tekrarlama tamponlarını ve senkronizasyonu yönetmek için dikkatli bir tasarım gerektirir.
Birçok gelişmiş takviye öğrenme algoritmasında, hem gradyan tabanlı hem de deneyime dayalı paralelleştirmeyi kullanan hibrit bir yaklaşım, kendi güçlü yönlerini dengelemek için kullanılır: model stabilitesi ve yakınsama kalitesini korumak için uygun aralıklarla gradyan güncellemelerini senkronize ederken hızlı, çeşitli deneyim koleksiyonunu paralel olarak kullanır.
Genel olarak, gradyan tabanlı paralelleştirme, güncelleme gürültüsünü ve gecikmeyi etkileyen senkronizasyon stratejileri ile veri veya model bölümleri arasında degradelerin verimli, ölçeklenebilir hesaplanmasını vurgularken, deneyim tabanlı paralelleştirme, öğrenmeyi hızlandırmak ve güncelleme tutarlılığında bazı değişimlerle politika çeşitliliğini iyileştirmek için çevre etkileşimlerinin paralel örneklemesine odaklanmaktadır. Bu paralelleştirme stratejileri arasındaki seçim, öğrenme paradigmasına, görev özelliklerine, mevcut donanıma ve eğitim hedeflerine bağlıdır.