Расскажите про gradient accumulation. В каких случаях он применяется?

Gradient accumulation — это техника, используемая при обучении нейронных сетей, когда градиенты накапливаются за несколько мини-батчей перед обновлением весов модели. Это позволяет эффективно имитировать больший размер батча, чем тот, который физически помещается в память GPU.

Применяется в случаях, когда из-за ограничений памяти невозможно использовать большой batch size, а большой размер батча важен для стабильности и качества обучения. Вместо обновления весов после каждого маленького батча, градиенты суммируются (аккумулируются) за несколько итераций, а затем происходит один шаг оптимизации.

Пример псевдокода:

accumulation_steps = 4
optimizer.zero_grad()
for i, data in enumerate(dataloader):
    outputs = model(data)
    loss = loss_fn(outputs, targets) / accumulation_steps
    loss.backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

Таким образом, модель обновляется реже, но с градиентом, эквивалентным большему батчу.