Die Mini-Batch-Verarbeitung bietet mehrere Vorteile gegenüber der Verarbeitung vollständiger Batch, insbesondere wenn Frameworks wie JAX für numerische Berechnungen und maschinelle Lernaufgaben verwendet werden. Hier sind einige wichtige Vorteile:
1. Speichereffizienz: Die Mini-Batch-Verarbeitung erfordert weniger Speicher im Vergleich zur vollständigen Verarbeitung. Dies liegt daran, dass zu einem bestimmten Zeitpunkt nur ein Teil des Datensatzes in den Speicher geladen wird, was es möglich macht, große Datensätze zu verarbeiten, die sonst möglicherweise nicht in den Speicher passen [3] [4].
2. Schnellere Gradienten-Updates: Mini-Stapel ermöglichen häufigere Aktualisierungen von Modellparametern. Dies liegt daran, dass Gradienten nach jedem Mini-Batch berechnet und aktualisiert werden, anstatt darauf zu warten, dass der gesamte Datensatz verarbeitet wird. Dies führt in vielen Fällen zu einer schnelleren Konvergenz [3] [4].
3.. Rauschinjektion und Vermeidung von Sattelpunkten: Die Mini-Batch-Verarbeitung führt zu Rauschen in die Gradienten-Updates ein, mit denen die lokalen Minima- oder Sattelpunkte während der Optimierung vermieden werden können. Dieses Rauschen kann zu einer robusteren Konvergenz im Vergleich zu den deterministischen Aktualisierungen der Vollbearbeitung führen [3] [4].
V. Sie ermöglichen eine parallele Verarbeitung und können leicht über mehrere GPUs oder Maschinen verteilt werden, wodurch die Skalierbarkeit verbessert wird [2] [4].
5. Echtzeit- oder nahezu Echtzeitverarbeitung: Obwohl es nicht so unmittelbar ist wie die Stream-Verarbeitung, kann die Mini-Batch-Verarbeitung nahezu Echtzeit Ergebnisse liefern, was es für Anwendungen geeignet ist, bei denen rechtzeitige Erkenntnisse von entscheidender Bedeutung sind, aber nicht unbedingt augenblicklich [2] .
In JAX kann die Verwendung von Mini-Batches effizient mit Tools wie "VMAP" verwaltet werden, wodurch Funktionen auf Datenstapel angewendet werden können, ohne explizite Schleifen oder Batch-Dimensionsbehandlungen zu benötigen. Dies vereinfacht Code und nutzt die Optimierungen von JAX für die parallele Ausführung von Hardwarebeschleunigern wie GPUs und TPUs [1] [9].
Zitate:[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-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-vsmini-batch-in-peep-learning
[5] https://dinocausevic.com/2023/06/18/jax-in-action-linear-rgression/
[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-vss-single-batch-training-data
[9] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-ective-as-compared-to-batch-ops