توفر معالجة Mini-Patch عدة فوائد على معالجة الدُفعة الكاملة ، خاصة عند استخدام أطر مثل Jax للحسابات العددية ومهام التعلم الآلي. فيما يلي بعض المزايا الرئيسية:
1. كفاءة الذاكرة: تتطلب معالجة الدفعة الصغيرة ذاكرة أقل مقارنة بالمعالجة الكاملة. هذا لأنه يتم تحميل جزء فقط من مجموعة البيانات في الذاكرة في أي وقت معين ، مما يجعل من الممكن التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة التي قد لا تتناسب مع الذاكرة خلاف ذلك [3] [4].
2. تحديثات التدرج الأسرع: تتيح الطباعات المصغرة تحديثات أكثر تكرارًا لمعلمات النموذج. وذلك لأن التدرجات يتم حسابها وتحديثها بعد كل دفعة مصغرة ، بدلاً من انتظار معالجة مجموعة البيانات بأكملها. هذا يؤدي إلى تقارب أسرع في كثير من الحالات [3] [4].
3. حقن الضوضاء وتجنب نقاط السرج: تقدم المعالجة المصغرة الضوضاء في تحديثات التدرج ، والتي يمكن أن تساعد في تجنب نقاط الحد الأدنى أو السرج المحلي أثناء التحسين. يمكن أن يؤدي هذا الضوضاء إلى تقارب أكثر قوة مقارنة بالتحديثات الحتمية للمعالجة الكاملة [3] [4].
4. المرونة وقابلية التوسع: تعد المزارع الصغيرة مفيدة بشكل خاص عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة أو عندما تكون الموارد الحسابية محدودة. أنها تتيح المعالجة المتوازية ويمكن توزيعها بسهولة عبر وحدات معالجة الرسومات أو الآلات المتعددة ، مما يعزز قابلية التوسع [2] [4].
5. في الوقت الفعلي أو القريب من المعالجة في الوقت الفعلي: على الرغم من أنه ليس من الفوري مثل معالجة الدفق ، إلا أن معالجة الدُفعة المصغرة يمكن أن توفر نتائج في الوقت الفعلي تقريبًا ، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات حيث تكون الرؤى في الوقت المناسب حاسمة ولكنها ليست بالضرورة الفورية [2] .
في Jax ، يمكن إدارة استخدامات Mini Batches بكفاءة باستخدام أدوات مثل "VMAP" ، والتي تسمح بتطبيق وظائف عبر مجموعات من البيانات دون الحاجة إلى حلقات صريحة أو معالجة أبعاد الدُفعات. هذا يبسط الكود ويعزز تحسينات Jax للتنفيذ المتوازي على مسرعات الأجهزة مثل وحدات معالجة الرسومات و TPUs [1] [9].
الاستشهادات:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectorization-with-jax/batch-processing
[2] https://www.upsolver.com/blog/batch-stream-a-cheat
[3] https://datascience.stackexchange.com/questions/16807/why-mini-batch-size-is-better-than-one-single-batch-with-lall-training-data
[4] https://datascience.stackexChange.com/questions/73656/batch-ragient-vescent-vs-mini-batch-in-deep-learning
[5]
[6] https://www.kaggle.com/code/residentmario/full-batch-mini-batch-and-online-learning
[7]
[8] https://www.baeldung.com/cs/mini-batch-vs-single-batch-training-data
[9] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-fetive-as-compared-to-batched-ops