Le traitement mini-lots offre plusieurs avantages sur le traitement complet, en particulier lors de l'utilisation de frameworks comme JAX pour les calculs numériques et les tâches d'apprentissage automatique. Voici quelques avantages clés:
1. Efficacité de la mémoire: le traitement mini-lots nécessite moins de mémoire par rapport au traitement complet. En effet, seule une partie de l'ensemble de données est chargée dans la mémoire à un moment donné, ce qui rend possible de gérer les grands ensembles de données qui pourraient ne pas s'intégrer dans la mémoire autrement [3] [4].
2. Mises à jour du gradient plus rapide: les mini-lots permettent des mises à jour plus fréquentes des paramètres du modèle. En effet, les gradients sont calculés et mis à jour après chaque mini-lot, plutôt que d'attendre que l'ensemble de données soit traité. Cela conduit à une convergence plus rapide dans de nombreux cas [3] [4].
3. Ce bruit peut entraîner une convergence plus robuste par rapport aux mises à jour déterministes du traitement complet [3] [4].
4. Flexibilité et évolutivité: les mini-lots sont particulièrement utiles lorsqu'ils traitent de grands ensembles de données ou lorsque les ressources de calcul sont limitées. Ils permettent un traitement parallèle et peuvent être facilement répartis sur plusieurs GPU ou machines, améliorant l'évolutivité [2] [4].
5. Traitement en temps réel ou quasi réel: Bien qu'il ne soit pas aussi immédiat que le traitement des flux, le traitement du mini-lots peut fournir des résultats en temps quasi réel, ce qui le rend adapté aux applications où des informations opportunes sont cruciales mais pas nécessairement instantanées [2] .
Dans JAX, l'utilisation de mini-lots peut être gérée efficacement avec des outils comme «VMAP», ce qui permet d'appliquer les fonctions entre les lots de données sans avoir besoin de boucles explicites ou de manipulation de dimensions par lots. Cela simplifie le code et exploite les optimisations de Jax pour l'exécution parallèle sur les accélérateurs matériels comme les GPU et les TPU [1] [9].
Citations:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectorisation-with-jax/batch-processing
[2] https://www.upsolver.com/blog/batch-stream-a-cheat-sheet
[3] https://datascience.stackexchange.com/questions/16807/why-mini-batch-size-is-better-than-one-single-batch-with-all-training-data
[4] https://datascience.stackexchange.com/questions/73656/batch-gradient-descent-vs-mini-batch-in-eep-learning
[5] https://dinocausevic.com/2023/06/18/jax-in-action-linear-regression/
[6] https://www.kaggle.com/code/residentmario/full-batch-mini-batch-and-online-learning
[7] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/st8b11/d_should_we_be_using_jax_in_2022/
[8] https://www.baeldung.com/cs/mini-batch-vs-single-batch-training-data
[9] https://stackoverflow.com/questions/75020544 /