การประมวลผลแบบมินิแบทช์มีประโยชน์หลายประการจากการประมวลผลแบบเต็มชุดโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้เฟรมเวิร์กเช่น JAX สำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขและงานการเรียนรู้ของเครื่อง นี่คือข้อดีที่สำคัญบางประการ:
1. ประสิทธิภาพของหน่วยความจำ: การประมวลผลแบบมินิแบทช์ต้องใช้หน่วยความจำน้อยกว่าเมื่อเทียบกับการประมวลผลแบบเต็มชุด นี่เป็นเพราะมีเพียงบางส่วนของชุดข้อมูลที่โหลดลงในหน่วยความจำในเวลาใดก็ตามทำให้เป็นไปได้ที่จะจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่อาจไม่พอดีกับหน่วยความจำมิฉะนั้น [3] [4]
2. การอัปเดตการไล่ระดับสีที่เร็วขึ้น: มินิแบทช์อนุญาตให้มีการอัปเดตพารามิเตอร์รุ่นบ่อยขึ้น นี่เป็นเพราะการไล่ระดับสีจะถูกคำนวณและอัปเดตหลังจากมินิแบทช์แต่ละชุดแทนที่จะรอชุดข้อมูลทั้งหมดที่จะประมวลผล สิ่งนี้นำไปสู่การบรรจบกันที่เร็วขึ้นในหลายกรณี [3] [4]
3. การฉีดเสียงรบกวนและหลีกเลี่ยงจุดอาน: การประมวลผลแบบมินิแบทช์แนะนำเสียงรบกวนในการอัพเดทการไล่ระดับสีซึ่งสามารถช่วยหลีกเลี่ยงจุดต่ำสุดในท้องถิ่นหรือจุดอานในระหว่างการปรับให้เหมาะสม เสียงรบกวนนี้สามารถนำไปสู่การลู่เข้าที่แข็งแกร่งมากขึ้นเมื่อเทียบกับการอัปเดตที่กำหนดขึ้นของการประมวลผลแบบเต็มชุด [3] [4]
4. ความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขนาด: มินิแบทช์มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อต้องรับมือกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือเมื่อทรัพยากรการคำนวณมี จำกัด พวกเขาเปิดใช้งานการประมวลผลแบบขนานและสามารถกระจายได้อย่างง่ายดายใน GPU หรือเครื่องจักรหลายเครื่องเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดได้ [2] [4]
5. การประมวลผลแบบเรียลไทม์หรือใกล้เรียลไทม์: ในขณะที่ไม่สามารถประมวลผลสตรีมได้ทันทีการประมวลผลแบบมินิแบทช์สามารถให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงแบบเรียลไทม์ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งาน .
ใน JAX การใช้มินิแบทช์สามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยเครื่องมือเช่น `VMAP` ซึ่งช่วยให้สามารถใช้ฟังก์ชั่นผ่านชุดข้อมูลโดยไม่ต้องใช้ลูปที่ชัดเจนหรือการจัดการมิติแบทช์ สิ่งนี้ทำให้โค้ดและใช้ประโยชน์จากการเพิ่มประสิทธิภาพของ JAX สำหรับการดำเนินการแบบขนานบนตัวเร่งฮาร์ดแวร์เช่น GPU และ TPUs [1] [9]
การอ้างอิง:[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-than-one-single-batch-with-ltining-data
[4] https://datascience.stackexchange.com/questions/73656/batch-gradient-descen-vs-mini-batch-in-pin--deeplearning
[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-vs-single-batch-training-data
[9] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-efficient-as-compared-to-batched-ops