Mini-partii töötlemine pakub täieliku partii töötlemise kaudu mitmeid eeliseid, eriti kui kasutate numbriliste arvutuste ja masinõppe ülesannete jaoks selliseid raamistikuid nagu JAX. Siin on mõned peamised eelised:
1. Mälu efektiivsus: mini-partii töötlemine nõuab täieliku partii töötlemisega võrreldes vähem mälu. Selle põhjuseks on asjaolu, et ainult osa andmestikust laaditakse igal ajal mällu, muutes teostatavaks suurte andmekogumite käsitsemise, mis ei pruugi muidu mällu sobida [3] [4].
2. Kiiremad gradiendiuuendused: mini-partiid võimaldavad mudeli parameetrite sagedamini värskendusi. Selle põhjuseks on asjaolu, et gradiendid arvutatakse ja värskendatakse pärast iga mini-parti, selle asemel, et oodata kogu andmekogumi töötlemist. See põhjustab paljudel juhtudel kiiremat lähenemist [3] [4].
3. Müra süstimine ja sadulapunktide vältimine: mini-partii töötlemine toob gradiendiuuendustes müra, mis aitab optimeerimise ajal vältida kohalikke miinimumi või sadula punkte. See müra võib põhjustada tugevamat lähenemist võrreldes täieliku partii töötlemise deterministlike värskendustega [3] [4].
4. Paindlikkus ja mastaapsus: miniplaadid on eriti kasulikud suurte andmekogumitega tegelemisel või kui arvutusressursid on piiratud. Need võimaldavad paralleelset töötlemist ja neid saab hõlpsasti jaotada mitme GPU või masina vahel, suurendades mastaapsust [2] [4].
5. reaalajas või peaaegu reaalajas töötlemine: kuigi see pole nii kohene kui voo töötlemine, võib mini-partii töötlemine anda tulemusi reaalajas, muutes selle sobivaks rakendusteks, kus õigeaegsed teadmised on üliolulised, kuid mitte tingimata hetkelised [2] .
JAX-is saab mini-partiide kasutamist tõhusalt hallata selliste tööriistadega nagu `vmap", mis võimaldab funktsioone rakendada andmepartiide vahel, ilma et oleks vaja selgeid silmuseid või partiide mõõtmete käitlemist. See lihtsustab koodi ja kasutab Jaxi optimeerimisi paralleelseks täitmiseks riistvarakiirendites nagu GPU -d ja TPU -d [1] [9].
Tsitaadid:]
]
]
[4] https://datascience.stackexchange.com/questions/73656/batch-gradient-descent-vs-vs-batch-in-deep-õppimine
[5] https://dinocausevic.com/2023/06/18/jax-in-action-linear-regression/
]
]
]
]