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オンライン学習の落とし穴は I/O にある - 武蔵野日記
オンライン学習を使うときの問題点がOnline Learning Algorithms that Work Harderに書かれている。一言で言うと「オンライン学習は学習が速すぎるので I/O がボトルネックになる」ということであり、自分も100%同意。 なんでこんなことが起きるか、なのだが、1事例ずつ見ては最適化するオンライン学習にせよ、適当な数の事例を見ては最適化する確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent)にせよ、全事例を見て最適化するバッチ学習と比べて、最適化の部分が重たかったり、全事例をメモリの載せなかったりしないといけないところを軽くするものなのだが、あまりに軽くなりすぎると、それ以外のところがボトルネックになる、ということで、それが I/O となっている、というわけ。 もっと正確に言うと、ボトルネックになるのはディスクから読み込む I/O では
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