Міні-пакетна обробка пропонує декілька переваг щодо повноцінної обробки, особливо при використанні рамок, таких як JAX для чисельних обчислень та завдань машинного навчання. Ось кілька ключових переваг:
1. Ефективність пам'яті: Міні-пакетна обробка вимагає меншої пам’яті порівняно з повноцінною обробкою. Це пояснюється тим, що в будь -який момент в будь -який час завантажується лише частина набору даних, що робить його можливим для обробки великих наборів даних, які можуть не вписатися в пам'ять інакше [3] [4].
2. Більш швидкі оновлення градієнта: міні-партії дозволяють більш часто оновлювати параметри моделі. Це пояснюється тим, що градієнти обчислюються та оновлюються після кожної міні-пакетної партії, а не чекають обробки всього набору даних. Це призводить до більшої конвергенції у багатьох випадках [3] [4].
3. Ін'єкція шуму та уникнення точок сідла: Міні-пакетна обробка вводить шум у оновлення градієнта, що може допомогти уникнути локальних мінімумів або сідла під час оптимізації. Цей шум може призвести до більш надійної конвергенції порівняно з детермінованими оновленнями повноцінної обробки [3] [4].
4. Гнучкість та масштабованість: міні-партії особливо корисні при роботі з великими наборами даних або коли обчислювальні ресурси обмежені. Вони забезпечують паралельну обробку і можуть бути легко розподілені через декілька графічних процесорів або машин, підвищуючи масштабованість [2] [4].
5. Обробка в режимі реального часу або майже в режимі реального часу: Хоча не настільки негайна, як обробка потоку, міні-пакетна обробка може забезпечити результати майже в режимі реального часу, що робить її придатною для застосувань, де своєчасна думка має вирішальне значення, але не обов'язково миттєве [2] .
У JAX використання міні-партів можна ефективно керувати за допомогою таких інструментів, як `vmap`, що дозволяє застосовувати функції через партії даних, не потребуючи явних циклів або обробки партії. Це спрощує код і використовує оптимізацію JAX для паралельного виконання на апаратних прискорювачі, таких як GPU та TPU [1] [9].
Цитати:[1] https://apxml.com/courses/getting-started-with-jax/chapter-4-vectorization-with-jax/batch-processing
[2] https://www.upsolver.com/blog/batch-stream-acheat-лист
[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-deep-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_being_jax_in_2022/
[8] https://www.baeldung.com/cs/mini-batch-vs-single-batch-training-data
[9] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-eficive-as-compared-to-batched-ops