Вопрос или проблема
Я создал свёрточную нейронную сеть на Python с использованием Numpy, которая обучается с помощью градиентного спуска с мини-пакетами для классификации цифр MNIST. При обучении с размером пакета 1 время, необходимое для 5 эпох, составляет около 1200 секунд, что всего на 40% медленнее, чем при размере пакета от 16 до 256. Для размеров пакетов 4 и 8 это занимает около 940 секунд и 890 секунд соответственно. Когда я тренирую ее на 5 эпохах с размерами пакетов 16, 32 или 256, время составляет около 850 секунд (примерно одинаково для всех трех размеров).
Я ожидал, что время сократится с увеличением размеров пакетов, как видно при сравнении размера пакета 1 и размера пакета 16, но почему время одинаково для размеров пакетов 16, 32 и 256? Чем больше размер пакета, тем меньше итераций. Я ожидал, что вычислительная стоимость обучения большего пакета будет минимизирована с помощью моего векторизованного кода. Ни один из размеров пакетов, похоже, не использует дисковую память. Почему разница во времени так мала и почему время стабилизируется на уровне около 850 секунд для 5 эпох?
Вы можете ответить на этот вопрос самостоятельно, протестировав и оценив производительность кода. В Python есть стандартные библиотеки для профилирования.
Ответ или решение
Влияние размера батча на время обучения нейронной сети
Введение
Вопрос о времени, необходимом для обучения нейронной сети в зависимости от размера батча, является ключевым при выборе оптимальной архитектуры и подхода к обучению. В данном контексте мы обсудим, почему время обучения для разных размеров батча может не зависеть от увеличения этого параметра, а также предложим решение для выяснения причин, используя профилирование и бенчмаркинг.
Время обучения и размер батча
Ваши наблюдения за временем, затрачиваемым на обучение с различными размерами батча, открывают целый ряд интересных аспектов. При небольшой изменчивости во времени обучения (например, 1200 секунд для батча размером 1 и около 850 секунд для батчей 16, 32 и 256) можно выделить несколько ключевых моментов:
-
Меньшее число итераций: При увеличении размера батча количество итераций (или обновлений весов) уменьшается. Это связано с тем, что за одно обновление весов сеть обрабатывает больше примеров. Однако время, необходимое для выполнения одной итерации в контексте больших батчей, не всегда показывают значительное уменьшение.
-
Обработка векторов: Учитывая, что ваша реализация использует векторизированный подход с библиотекой Numpy, возможности вычислений могут быть оптимизированы при работе с большими массивами данных. Но стоит учитывать, что на увеличение размера батча также влияет затраты на управление памятью и передачу данных между памятью и процессором, что может нивелировать выгоды от векторизации.
-
Блокировка ресурсов: В некоторых случаях время исполнения больших батчей равняется времени, затрачиваемому на обработку меньших батчей из-за блокировки ресурсов. Если ваша система использует один поток, то время выполнения может оставаться относительно неизменным из-за недостатка параллельной обработки.
-
Ограничения выполнения на уровне аппаратного обеспечения: Используемое аппаратное обеспечение также может играть значительную роль. Например, время выполнения может зависеть от пропускной способности памяти, переходов между главной и видеопамятью (если используется GPU) или объема доступной кэш-памяти.
Предложения по профилированию
Чтобы лучше понять, что происходит, я рекомендую использовать средства профилирования, доступные в правильных библиотеках. Вы можете воспользоваться модулем cProfile из стандартной библиотеки Python и провести бенчмаркинг ваших функций. Это поможет выявить узкие места в производительности.
Заключение
Ваша ситуация демонстрирует, что время обучения не всегда напрямую связано с размером батча, и такая зависимость может варьироваться в зависимости от множества факторов, включая реализацию алгоритма, используемое оборудование и характер данных. При должном профилировании и анализе кода можно не только обнаружить потенциальные узкие места, но и оптимизировать вашу модель для достижения лучших результатов.