Mini-Batch Processingは、特に数値計算や機械学習タスクにJaxなどのフレームワークを使用する場合、フルバッチ処理に加えていくつかの利点を提供します。ここにいくつかの重要な利点があります：
1。メモリ効率：ミニバッチ処理には、フルバッチ処理と比較してメモリが少なくなります。これは、データセットの一部のみがいつでもメモリにロードされ、メモリに収まらない可能性のある大きなデータセットを処理することが可能であるためです[3] [4]。
2.勾配の高速更新：ミニバッチにより、モデルパラメーターのより頻繁な更新が可能になります。これは、データセット全体が処理されるのを待つのではなく、各ミニバッチの後に勾配が計算され、更新されるためです。これは、多くの場合[3] [4]でより速い収束につながります。
3.ノイズインジェクションとサドルポイントの回避：ミニバッチ処理は、勾配の更新にノイズを導入します。これは、最適化中のローカルミニマイポイントまたはサドルポイントを回避するのに役立ちます。このノイズは、フルバッチ処理の決定論的更新と比較して、より堅牢な収束につながる可能性があります[3] [4]。
4。柔軟性とスケーラビリティ：ミニバッチは、大規模なデータセットを扱う場合、または計算リソースが制限されている場合に特に役立ちます。これらは並列処理を可能にし、複数のGPUまたはマシンに簡単に分布させ、スケーラビリティを向上させることができます[2] [4]。
5.リアルタイムまたは近いリアルタイム処理：ストリーム処理ほど即時ではありませんが、ミニバッチ処理はリアルタイムに近い結果を提供でき、タイムリーな洞察が重要であるが必ずしも瞬間的ではないアプリケーションに適しています[2] 。
JAXでは、ミニバッチを使用すると、「VMAP」などのツールで効率的に管理できます。これにより、明示的なループやバッチ寸法処理を必要とせずに、データのバッチ全体に関数を適用できます。これにより、コードが簡素化され、GPUやTPU [1] [9]などのハードウェアアクセラレータの並列実行のためのJaxの最適化をレバレッジします。
引用：[1] https://apxml.com/courses/getting-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-than-one-single-batch-with-all-training-data
[4] https://datascience.stackexchange.com/questions/73656/batch-gradient-vs-mini-batch-in deep-learning
[5] https://dinocausevic.com/2023/06/18/jax-in-アクション - linear-recression/
[6] https://www.kaggle.com/code/residentmario/full-batch-mini-batch-and-line-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/is-vmap-efficient- as-pared-to-batched-ops