迷你批量处理提供了与全批次处理相比的几个好处，尤其是在使用JAX(例如数值计算)和机器学习任务的框架时。以下是一些关键优势：
1。内存效率：与全批量处理相比，迷你批次处理需要更少的内存。这是因为在任何给定时间，只有一部分数据集将其加载到内存中，这使得处理可能不适合内存的大数据集，否则[3] [4]。
2。更快的梯度更新：迷你批次允许更频繁地更新模型参数。这是因为在每个迷你批次之后计算和更新梯度，而不是等待整个数据集处理。在许多情况下，这会导致更快的收敛性[3] [4]。
3.噪声注入和避免鞍点：迷你批量处理将噪声引入梯度更新中，这可以帮助避免在优化过程中避免局部最小值或鞍点。与全批处理处理的确定性更新相比，这种噪声可以导致更强大的收敛[3] [4]。
4。灵活性和可扩展性：在处理大型数据集或计算资源有限时，迷你批次特别有用。它们可以启用并行处理，并且可以轻松地分布在多个GPU或机器上，从而增强可扩展性[2] [4]。
5。实时或接近实时处理：虽然不如流处理，但微型批量处理可以提供几乎实时的结果，使其适合及时见解至关重要但不一定是瞬时的应用[2] 。
在JAX中，可以使用“ VMAP”之类的工具来有效地管理迷你批次，该工具允许在无需明确的循环或批处理维度处理的情况下跨数据批量应用功能。这简化了代码，并利用了JAX的优化，以在GPU和TPU等硬件加速器上并行执行[1] [9]。
引用：[1] https://apxml.com/courses/getting-with-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-better-than-than-than-than-than-single-single-batch-with-with-all-training-data
[4] https://datascience.stackexchange.com/questions/73656/batch-gradient-descent-vs-mini-batch-in-deep-inearning
[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_should_we_be_uside_jax_in_in_2022/
[8] https://www.baeldung.com/cs/mini-batch-vs-single-batch-training-data
[9] https://stackoverflow.com/questions/75020544/is-vmap-efffority-ap-as-comparped-to-batched-ops