Mini-partijas apstrāde piedāvā vairākas priekšrocības salīdzinājumā ar pilnas partijas apstrādi, it īpaši, ja skaitliskiem aprēķiniem un mašīnmācīšanās uzdevumiem tiek izmantoti tādi kadri kā Jax. Šeit ir dažas galvenās priekšrocības:
1. Atmiņas efektivitāte: mini-partijas apstrādei nepieciešama mazāka atmiņa, salīdzinot ar pilnu partijas apstrādi. Tas notiek tāpēc, ka tikai daļa datu kopas tiek ielādēta atmiņā noteiktā laikā, padarot iespējamu apstrādāt lielas datu kopas, kas, iespējams, neietilpst atmiņā citādi [3] [4].
2. Ātrākie gradienta atjauninājumi: mini partijas ļauj biežāk atjaunināt modeļa parametrus. Tas notiek tāpēc, ka gradienti tiek aprēķināti un atjaunināti pēc katras mini partijas, nevis gaida, kad tiks apstrādāta visa datu kopa. Tas daudzos gadījumos izraisa ātrāku konverģenci [3] [4].
3. Trokšņa iesmidzināšana un izvairīšanās no seglu punktiem: Mini-partijas apstrāde ievieš troksni gradienta atjauninājumos, kas optimizācijas laikā var palīdzēt izvairīties no vietējiem minimumiem vai seglu punktiem. Šis troksnis var izraisīt stabilāku konverģenci, salīdzinot ar pilnas partijas apstrādes deterministiskajiem atjauninājumiem [3] [4].
4. Elastība un mērogojamība: mini partijas ir īpaši noderīgas, strādājot ar lielām datu kopām vai kad skaitļošanas resursi ir ierobežoti. Tie nodrošina paralēlu apstrādi, un tos var viegli izplatīt vairākās GPU vai mašīnās, uzlabojot mērogojamību [2] [4].
5. reāllaika vai tuvu reālā laika apstrāde: lai arī tas nav tik tūlītējs kā straumes apstrāde, mini-partijas apstrāde var nodrošināt rezultātus gandrīz reāllaikā, padarot to piemērotu lietojumprogrammām, kur savlaicīga atziņa ir izšķiroša, bet ne vienmēr uzreiz [2] Apvidū
Jax, mini partijas var efektīvi pārvaldīt ar tādiem rīkiem kā `VMAP", kas ļauj funkcijas izmantot visās datu partijās, neprasot skaidras cilpas vai partijas izmēru apstrādi. Tas vienkāršo kodu un izmanto Jax optimizāciju paralēlai izpildei ar aparatūras paātrinātājiem, piemēram, GPU un TPU [1] [9].
Atsauces:[1.]
[2] https://www.upsolver.com/blog/batch-stream-heat-heet
[3] https://datascience.stackexchange.com/questions/16807/why-mini-patch-size-is-better-than-one-sing
.
[5] https://dinocauseVic.com/2023/06/18/jax-inaction-linear-regression/
[6] https://www.kaggle.com/code/residentmario/full-batch-mini-batch-and-online
[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-sing
[9] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-effice-as-compared-to-batched-ops