Вопрос или проблема
Если я обучаюсь онлайн в условиях, где у меня есть ОГРОМНОЕ количество данных, будет ли это быстрее, чем минибатчевое обучение (даже если я оптимизирую размер батча для использования GPU, то есть использую кратное 32 количество примеров на минибатч)?
Детали:
У меня есть 12600 примеров временных рядов, каждый из которых содержит 24 временных шага, и каждый временной шаг имеет 972196 бинарных меток. Это многометочная задача.
Предполагая использование чисел float32:
- загрузка всего набора данных должна занять около 1095 ГБ (32*12600*24*972196) = 9.4×10^12 бит)
- загрузка минибатча размером 32 должна занять около 2.7 ГБ (32*32*24*972196 бит)
- загрузка одного примера обучения должна занять около 89 МБ (32*24*972196 бит)
В настоящее время я использую LSTM с обучением в реальном времени, и это занимает около 10 секунд на один пример обучения. Я ищу способы ускорения этого процесса.
Другие связанные ответы:
Один из ответов на этот вопрос подразумевает, что минибатчевое обучение не будет полезно, когда есть миллионы признаков или миллионы наблюдений (я думаю, они просто говорят о ограничениях памяти).
Другой вопрос связан с тем, что я спрашиваю, но на стороне реализации.
Я читал этот вопрос и ответы, и он очень хорош, но не совсем отвечает на мой вопрос.
Обучение по одному примеру за раз (то, что вы называете обучением в реальном времени) приведет к худшему результату по метрикам оценки, чем обучение с использованием множества примеров одновременно. Обучение по одному примеру за раз будет побуждать модель перенастраиваться на каждый отдельный пример данных. Увеличение размера батча будет стимулировать модель к изучению обобщаемых паттернов.
Вам придется найти баланс между скоростью обучения и результатами по метрикам оценки.
Что касается ускорения обучения, есть множество возможностей:
- Уменьшение численной точности с float32
- Сокращение числа признаков
- Приобретение более мощного компьютера
- Распределение нагрузки по кластеру.
Ответ или решение
Когда речь идет о задачах обучения с огромным объемом данных, выбор между онлайн-обучением и минибатч-обучением является ключевым моментом для оптимизации производительности и скорости. В данной ситуации у вас есть 12 600 временных рядов, каждый из которых состоит из 24 временных шагов с 972 196 бинарными метками, что представляет собой многозначную задачу.
Особенности онлайн-обучения
Онлайн-обучение подразумевает обучение модели по одному примеру за раз. Это может иметь некоторые преимущества в плане непрерывного обновления модели с новыми данными. Однако, в вашем случае, время обработки одного примера составляет примерно 10 секунд, что становится значительной задержкой при большом количестве данных. Кроме того, обучение на одном примере может привести к переобучению модели на конкретные примеры и снижению способности к генерализации.
Особенности минибатч-обучения
Минибатч-обучение использует одновременно несколько примеров для обновления весов модели. Это обеспечивает более устойчивое обновление градиентов и снижает риск переобучения. В вашем случае, загрузка минибатча размером 32 займает около 2.7 ГБ, что делает его более управляемым с точки зрения памяти по сравнению с полной выборкой данных.
Сравнение с точки зрения скорости
-
Эффективное использование GPU: При наличии вычислительных ресурсов, оптимизация размера минибатча под способности GPU может значительно ускорить процесс обучения. Минибатчи позволяют использовать параллелизм, что увеличивает производительность.
-
Балансировка точности и скорости: Важно отметить, что увеличение размера батча (например, минибатчи с 32 примерами) может повысить способность модели находить обобщенные закономерности, снижая при этом риск переобучения.
-
Ограничения памяти: Хотя может показаться, что минибатч-обучение требует больше памяти, чем онлайн-обучение, правильный подбор размера батча позволяет снизить нагрузку на память, что особенно необходимо при работе с огромными наборами данных.
Рекомендации
- Снижение точности расчетов: Используйте вычисления с меньшей точностью, например, float16 вместо float32, если это не сильно скажется на точности.
- Оптимизация архитектуры: Попробуйте уменьшить размер или количество скрытых слоев в вашей LSTM, что может снизить вычислительную нагрузку.
- Мощные ресурсы: Если возможно, используйте более мощные вычислительные ресурсы или распределенные вычисления для увеличения скорости.
- Параллелизация: Используйте кластерные вычисления, чтобы распределить нагрузку, если объем данных и вычислений это позволяет.
Таким образом, оптимизация размера батча и использование мощных ресурсов могут существенно ускорить процесс обучения, что позволит вам быстрее достичь более высокой производительности модели без риска снижения качества её предсказаний.