Мини-партийная обработка предлагает несколько преимуществ по сравнению с полной обработкой, особенно при использовании таких платформ, как JAX для численных вычислений и задач машинного обучения. Вот некоторые ключевые преимущества:
1. Эффективность памяти: мини-обработка требует меньше памяти по сравнению с полной обработкой. Это связано с тем, что только часть набора данных загружается в память в любой момент времени, что делает возможным обработку больших наборов данных, которые могут не вписаться в память, в противном случае [3] [4].
2. Более быстрые обновления градиента: мини-партии позволяют более частые обновления параметров модели. Это связано с тем, что градиенты вычисляются и обновляются после каждой мини-партии, а не ожидают обработки всего набора данных. Это приводит к более быстрому сходимости во многих случаях [3] [4].
3. Внедрение шума и избегание седловых точек: мини-обработка вводит шум в обновления градиента, что может помочь избежать локальных минимумов или седловых точек во время оптимизации. Этот шум может привести к более надежной конвергенции по сравнению с детерминированными обновлениями полной обработки [3] [4].
4. Гибкость и масштабируемость: мини-партия особенно полезны при работе с большими наборами данных или когда вычислительные ресурсы ограничены. Они обеспечивают параллельную обработку и могут быть легко распределены по нескольким графическим процессорам или машинах, повышая масштабируемость [2] [4].
5. Обработка в режиме реального времени или почти в реальном времени: хотя и не такая немедленная, как обработка потоков, обработка мини-партии может обеспечить результаты почти в режиме реального времени, что делает ее подходящей для применений, где своевременное понимание является важной, но не обязательно мгновенной [2] Полем
В JAX использование мини-партий может эффективно управляться с такими инструментами, как `vmap`, которые позволяют применять функции на партиях данных без необходимости явных петлей или обработки партийных измерений. Это упрощает код и использует оптимизации JAX для параллельного выполнения на аппаратных ускорителях, таких как графические процессоры и TPU [1] [9].
Цитаты:[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-han-one-single-batch-with-all-data
[4] https://datascience.stackexchange.com/questions/73656/batch-gradient-descent-vs-mini-batch-in diep-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-s-single-batch-training-data
[9] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-effivert-as-compare-to-batched-ops