Deep Learning hat das KI-Feld revolutioniert, indem Maschinen in unseren Daten eingehendere Informationen erfassen k?nnen. Deep Learning war in der Lage, dies zu tun, indem er replizierte, wie unser Gehirn durch die Logik der Neuron -Synapsen funktioniert. Einer der kritischsten Aspekte der Schulung von Deep -Learning -Modellen ist, wie wir unsere Daten w?hrend des Trainingsprozesses in das Modell einfügen. Hier kommen die Batch-Verarbeitung und das Mini-Batch-Training ins Spiel. Wie wir unsere Modelle trainieren, wirken sich die Gesamtleistung der Modelle aus, wenn wir in die Produktion eingesetzt werden. In diesem Artikel werden wir uns tief in diese Konzepte eintauchen, ihre Vor- und Nachteile vergleichen und ihre praktischen Anwendungen untersuchen.

Inhaltsverzeichnis

• Deep -Lern -Trainingsprozess
• Was ist die Batch -Verarbeitung?
• Was ist ein Mini-Batch-Training?
• Wie Gradientenabstieg funktioniert
  • Einfache Analogie
• Mathematische Formulierung
  • Beispiel für echtes Leben
• Praktische Umsetzung
  • Wie w?hle ich die Chargengr??e aus?
  • Kleine Chargengr??e
  • Gro?e Chargengr??e
• Gesamtdifferenzierung
• Praktische Empfehlungen
• Abschluss

Deep -Lern -Trainingsprozess

Training Ein Deep -Learning -Modell beinhaltet die Minimierung der Verlustfunktion, die den Unterschied zwischen den vorhergesagten Ausgaben und den tats?chlichen Beschriftungen nach jeder Epoche misst. Mit anderen Worten, der Trainingsprozess ist ein Paar -Tanz zwischen Vorw?rtsverbreitung und rückst?ndiger Ausbreitung. Diese Minimierung wird typischerweise mit Gradientenabsenken erreicht, einem Optimierungsalgorithmus, der die Modellparameter in der Richtung aktualisiert, die den Verlust verringert.

Sie k?nnen hier mehr über den Gradient -Abstiegsalgorithmus lesen .

Hier werden die Daten aufgrund von Rechen- und Speicherbeschr?nkungen selten eine Probe gleichzeitig oder auf einmal übergeben. Stattdessen werden Daten in Brocken als "Charge" übergeben.

In den frühen Stadien des maschinellen Lernens und des neuronalen Netzwerks wurden zwei g?ngige Methoden der Datenverarbeitung verwendet:

1. Stochastisches Lernen

Diese Methode aktualisiert die Modellgewichte mithilfe einer einzelnen Trainingsprobe gleichzeitig. W?hrend es die schnellsten Gewichtsaktualisierungen bietet und bei Streaming -Datenanwendungen nützlich sein kann, verfügt es über erhebliche Nachteile:

• Hoch instabile Updates aufgrund verrauschter Gradienten.
• Dies kann zu einer suboptimalen Konvergenz und l?ngeren Gesamttrainingszeiten führen.
• Nicht gut geeignet für die parallele Verarbeitung mit GPUs.

2. Lernen Vollbecken

Hier wird der gesamte Trainingsdatensatz verwendet, um Gradienten zu berechnen und ein einzelnes Update für die Modellparameter durchzuführen. Es hat sehr stabile Gradienten und Konvergenzverhalten, die gro?e Vorteile sind. Apropos Nachteile, hier sind jedoch einige:

• Extrem hoher Speicherverbrauch, insbesondere für gro?e Datens?tze.
• Langsame Berechnung von pro Schw?cher, w?hrend sie darauf wartet, den gesamten Datensatz zu verarbeiten.
• Unflexibel für dynamisch wachsende Datens?tze oder Online -Lernumgebungen.

Als Datens?tze gr??er wurden und die neuronalen Netze tiefer wurden, erwiesen sich diese Ans?tze in der Praxis ineffizient. Speicherbeschr?nkungen und rechnerische Ineffizienz haben Forscher und Ingenieure dazu gebracht, einen Mittelweg zu finden: Mini-Batch-Training .

Lassen Sie uns nun versuchen zu verstehen, welche Chargenverarbeitung und Mini-Batch-Verarbeitung.

Was ist die Batch -Verarbeitung?

Für jeden Trainingsschritt wird der gesamte Datensatz auf einmal in das Modell eingespeist, ein Prozess, der als Stapelverarbeitung bezeichnet wird. Ein anderer Name für diese Technik ist der Abstieg des Abstiegs des Ganzergradienten.

Schlüsselmerkmale:

• Verwendet den gesamten Datensatz, um Gradienten zu berechnen.
• Jede Epoche besteht aus einem einzigen Vorw?rts- und Rückw?rtspass.
• Ged?chtnisintensiv.
• Im Allgemeinen langsamer pro Epoche, aber stabil.

Wann zu verwenden:

• Wenn der Datensatz vollst?ndig in den vorhandenen Speicher passt (ordnungsgem??e Anpassung).
• Wenn der Datensatz klein ist.

Was ist ein Mini-Batch-Training?

Ein Kompromiss zwischen Stapelgradientenabstieg und stochastischem Gradientenabstieg ist das Mini-Batch-Training. Es verwendet eine Untergruppe oder einen Teil der Daten und nicht den gesamten Datensatz oder ein einzelnes Beispiel.

Schlüsselmerkmale:

• Teilen Sie den Datensatz in kleinere Gruppen auf, z. B. 32, 64 oder 128 Proben.
• Führen Sie nach jedem Mini-Batch Gradient-Updates durch.
• Erm?glicht eine schnellere Konvergenz und eine bessere Verallgemeinerung.

Wann zu verwenden:

• Für gro?e Datens?tze.
• Wenn GPU/TPU verfügbar ist.

Fassen wir die obigen Algorithmen in tabellarischer Form zusammen:

Wie Gradientenabstieg funktioniert

Gradientenabstieg bewirkt, indem die Parameter des Modells von Zeit zu Zeit iterativ aktualisiert werden, um die Verlustfunktion zu minimieren. In jedem Schritt berechnen wir den Gradienten des Verlusts in Bezug auf die Modellparameter und bewegen uns in Richtung entgegengesetzter Richtung des Gradienten.

Aktualisierungsregel: θ = θ - η ≤ ?θj (θ)

Wo:

• θ sind Modellparameter
• η ist die Lernrate
• ?θj (θ) ist der Gradient des Verlusts

Einfache Analogie

Stellen Sie sich vor, Sie sind mit verbundenen Augen und versuchen, den niedrigsten Punkt auf einer Spielplatzrutsche zu erreichen. Sie unternehmen winzige Schritte bergab, nachdem Sie den Hang mit Ihren Fü?en gefühlt haben. Die Steilheit des Hangs unter Ihren Fü?en bestimmt jeden Schritt. Da wir allm?hlich absteigen, ?hnelt dies dem Gradientenabstieg. Das Modell bewegt sich in Richtung der gr??ten Fehlerreduzierung.

Vollbeschaffungsabstieg ?hnelt der Verwendung einer riesigen Folienkarte, um Ihre beste Vorgehensweise zu bestimmen. Sie fragen einen Freund, wohin Sie gehen m?chten, und machen dann einen Schritt in stochastische Abstammung. Vor der Schauspielerei richten Sie eine kleine Gruppe in Mini-Batch-Abstieg.

Mathematische Formulierung

Sei x ∈ R n × D die Eingangsdaten mit N -Proben und D -Merkmalen.

Abfindungsabstieg zum Vollbecken

Mini-Batch-Gradientenabstieg

Beispiel für echtes Leben

Versuchen Sie, die Kosten eines Produkts anhand von Bewertungen zu sch?tzen.

Es ist ein Vollbekundung, wenn Sie alle 1000 Bewertungen lesen, bevor Sie eine Wahl treffen. Die Entscheidung nach dem Lesen nur einer Rezension ist stochastisch. Ein Mini-Batch ist, wenn Sie eine kleine Anzahl von Bewertungen (z. B. 32 oder 64) lesen und dann den Preis sch?tzen. Mini-Batch ist ein gutes Gleichgewicht zwischen zuverl?ssig genug, um kluge Entscheidungen zu treffen, und schnell genug, um schnell zu handeln.

Mini-Batch gibt eine gute Balance: Es ist schnell genug, um schnell und zuverl?ssig genug zu handeln, um kluge Entscheidungen zu treffen.

Praktische Umsetzung

Wir werden Pytorch verwenden, um den Unterschied zwischen Stapel- und Mini-Batch-Verarbeitung zu demonstrieren. Durch diese Implementierung k?nnen wir verstehen, wie gut diese 2 Algorithmen dazu beitragen, zu unserer optimalsten globalen Minima zu konvergieren.

 Taschenlampe importieren
taporch.nn als nn importieren
tarch.optim als optimal importieren
von Torch.utils.data Importieren Sie Dataloader, TensSortaset
matplotlib.pyplot als pLT importieren


# Synthetische Daten erstellen
X = fackel.randn (1000, 10)
y = fackel.randn (1000, 1)


# Modellarchitektur definieren
Def create_model ():
    nn.sequential zurückgeben (
        Nn.Linear (10, 50),
        nn.relu (),
        Nn.Linear (50, 1)
    )


# Verlustfunktion
LUST_FN = nn.mseloss ()


# Mini-Batch-Training
model_mini = create_model ()
optimizer_mini = optim.sgd (model_mini.parameters (), lr = 0,01)
DataSet = TensSordataset (x, y)
Dataloader = Dataloader (Dataset, batch_size = 64, shuffle = true)


mini_batch_losses = []


für Epoche in Reichweite (64):
    epoch_loss = 0
    Für batch_x, batch_y in Dataloader:
        optimizer_mini.zero_grad ())
        Ausg?nge = model_mini (batch_x)
        LUST = LUST_FN (Ausg?nge, batch_y)
        Verlust.Backward ()
        optimizer_mini.step ()
        epoch_loss = Verlust.Item ())
    mini_batch_losses.append (epoch_loss / len (Dataloader)))


# Vollstreicher Training
model_full = create_model ()
optimizer_full = optim.sgd (model_full.parameters (), lr = 0,01)


full_batch_losses = []


für Epoche in Reichweite (64):
    optimizer_full.zero_grad ()
    Ausg?nge = model_full (x)
    Verlust = LUST_FN (Ausg?nge, y)
    Verlust.Backward ()
    optimizer_full.step ()
    full_batch_losses.Append (Verlust.Item ()))


# Die Verlustkurven darstellen
Plt.Figure (AbbSize = (10, 6))
PLT.PLOT (mini_batch_losses, Label = 'Mini-Batch-Training (batch_size = 64)', marker = 'o')
PLT.PLOT (full_batch_losses, Label = 'Vollbeschwerer Training', marker = 's')
PLT.TITLE ("Trainingsvergleich")
Plt.xlabel ('Epoche')
Plt.ylabel ('Verlust')
Plt.Legend ()
Plt.grid (wahr)
Plt.TIGHT_LAYOUT ()
Plt.Show () 

Hier k?nnen wir den Trainingsverlust im Laufe der Zeit visualisieren, um beide Strategien zu beobachten, um den Unterschied zu beobachten. Wir k?nnen beobachten:

1. Das Mini-Batch-Training zeigt normalerweise einen reibungsloseren und schnelleren anf?nglichen Fortschritt, da es h?ufiger Gewichte aktualisiert.

2. Das Voll-Batch-Training kann weniger Updates haben, aber sein Gradient ist stabiler.

In realen Anwendungen werden Mini-Stapel h?ufig für eine bessere Generalisierung und Recheneffizienz bevorzugt.

Wie w?hle ich die Chargengr??e aus?

Die von uns festgelegte Chargengr??e ist ein Hyperparameter, mit dem gem?? Modellarchitektur und Datensatzgr??e experimentiert werden muss. Eine effektive Weise, um einen optimalen Stapelgr??enwert zu entscheiden, besteht darin, die Kreuzvalidierungsstrategie zu implementieren.

Hier ist ein Tisch, der Ihnen dabei hilft, diese Entscheidung zu treffen:

Hinweis: Wie oben erl?utert, ist Batch_Size ein Hyperparameter, der für unser Modelltraining gut abgestimmt werden muss. Es ist also notwendig zu wissen, wie niedrigere Chargengr??e und h?here Chargengr??enwerte funktionieren.

Kleine Chargengr??e

Kleinere Chargengr??enwerte würden meistens unter 1 bis 64 fallen. Hier finden die schnelleren Updates statt, da die Gradienten h?ufiger aktualisiert werden (pro Stapel), das Modell früh lernen und die Gewichte schnell aktualisiert. Konstante Gewichtsaktualisierungen bedeuten mehr Iterationen für eine Epoche, die den Rechenaufwand erh?hen und die Trainingsprozesszeit erh?hen k?nnen.

Das ?L?rm“ bei der Gradientensch?tzung hilft dabei, scharfen lokalen Minima und überanpassungen zu entkommen, was h?ufig zu einer besseren Testleistung führt, wodurch eine bessere Verallgemeinerung aufweist. Aufgrund dieser Ger?usche kann es auch eine instabile Konvergenz geben. Wenn die Lernrate hoch ist, k?nnen diese lauten Gradienten dazu führen, dass das Modell das überschwingen und unterschiedliche.

Stellen Sie sich eine kleine Chargengr??e als h?ufiges, aber wackelige Schritte in Richtung Ihres Ziels vor. M?glicherweise gehen Sie nicht in einer geraden Linie, aber Sie k?nnten insgesamt einen besseren Weg entdecken.

Gro?e Chargengr??e

Gr??ere Chargengr??en k?nnen aus einem Bereich von 128 und h?her berücksichtigt werden. Gr??ere Chargengr??en erm?glichen eine stabilere Konvergenz, da mehr Proben pro Batch -Durchschnittsgradienten glatter und n?her am wahren Gradienten der Verlustfunktion sind. Bei glatteren Gradienten kann das Modell m?glicherweise nicht flach oder scharfe lokale Minima entkommen.

Hier sind weniger Iterationen erforderlich, um eine Epoche zu vervollst?ndigen, wodurch ein schnelleres Training erm?glicht wird. Gro?e Chargen erfordern mehr Speicher, für die GPUs diese riesigen Stücke verarbeiten müssen. Obwohl jede Epoche schneller ist, kann es aufgrund kleinerer Aktualisierungsschritte und einem Mangel an Gradientenrauschen mehr Epochen dauern.

Eine gro?e Chargengr??e ist wie mit vorgefertigten Schritten stetig auf unser Ziel zu gehen, aber manchmal k?nnen Sie stecken bleiben, weil Sie nicht alle anderen Wege erforschen.

Gesamtdifferenzierung

Hier ist eine umfassende Tabelle, in der das Training für vollst?ndige Batch- und Mini-Batch-Trainings verglichen wird.

Praktische Empfehlungen

Betrachten Sie bei der Auswahl zwischen Batch- und Mini-Batch-Training Folgendes:

Berücksichtigen Sie das Folgende, wenn Sie sich zwischen Batch- und Mini-Batch-Training entscheiden:

• Wenn der Datensatz klein ist (weniger als 10.000 Proben) und der Speicher kein Problem ist: Aufgrund seiner Stabilit?t und genauen Konvergenz kann der Abstieg des Ganze-Batch-Gradienten m?glich sein.
• Für mittelgro?e bis gro?e Datens?tze (z. B. 100.000 Proben): Mini-Batch-Training mit Chargengr??en zwischen 32 und 256 ist h?ufig der Sweet Spot.
• Verwenden Sie das Mischen vor jeder Epoche im Mini-Batch-Training, um Lernmuster in Datenreihenfolge zu vermeiden.
• Verwenden Sie die Lernrate-Planung oder adaptive Optimierer (z. B. Adam, RMSProp usw.), um laute Updates im Mini-Batch-Training zu mildern.

Abschluss

Die Batch-Verarbeitung und das Mini-Batch-Training sind die must-kenner grundlegenden Konzepte bei der Optimierung des Deep-Learning-Modells. W?hrend das vollst?ndige Training die stabilsten Gradienten bietet, ist es aufgrund von Speicher- und Berechnungsbeschr?nkungen, die zu Beginn erl?utert werden, selten für moderne, gro? angelegte Datens?tze m?glich. Das Mini-Batch-Training auf der anderen Seite bringt das richtige Gleichgewicht und bietet mit Hilfe der GPU/TPU-Beschleunigung eine anst?ndige Geschwindigkeit, Verallgemeinerung und Kompatibilit?t. Es ist somit zum De-facto-Standard in den meisten tiefen Anwendungen in der realen Welt geworden.

Die Auswahl der optimalen Chargengr??e ist keine einheitliche Entscheidung. Es sollte sich vom Datensatz und dem E -Xisting -Speicher und den Hardware -Ressourcen geleitet lassen. Die Auswahl des Optimierers und der Verallgemeinerung und Konvergenzgeschwindigkeit z. Learning_Rate, Decay_rate sollen ebenfalls berücksichtigt werden. Wir k?nnen Modelle schneller, genau und effizient erstellen, indem wir diese Dynamik verstehen und Tools wie Lernrate -Zeitpl?ne, adaptive Optimierer (wie ADAM) und Stapelgr??enstimmen verwenden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBatch-Verarbeitung gegen Mini-Batch-Training im Deep Learning. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!