Γιατί το μοντέλο καταλαμβάνει περισσότερο μνήμη κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης παρά κατά την inference;

Στο στάδιο εκπαίδευσης, το μοντέλο καταναλώνει περισσότερο μνήμη για διάφορους λόγους:

1. Αποθήκευση των γραμμικών παραγόντων: Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, είναι απαραίτητο να αποθηκεύονται οι γραμμικοί παράγοντες για κάθε παράμετρο, ώστε να ενημερώνονται τα βάρη μέσω του αλγορίθμου οπισθοδρόμησης. Στην πρόβλεψη, οι γραμμικοί παράγοντες δεν χρειάζονται.

2. Ενδιάμεσες ενεργοποιήσεις: Για τον υπολογισμό των γραμμικών παραγόντων, πρέπει να αποθηκεύονται οι ενδιάμεσες τιμές των ενεργοποιήσεων όλων των στρωμάτων, κάτι που αυξάνει την κατανάλωση μνήμης.

3. Βελτιστοποιητές: Ορισμένοι βελτιστοποιητές (όπως ο Adam) αποθηκεύουν πρόσθετες παραμέτρους, όπως οι στιγμές πρώτης και δεύτερης τάξης, αυξάνοντας το μέγεθος της μνήμης.

4. Δεδομένα παρτίδας: Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, συχνά χρησιμοποιούνται μεγάλες παρτίδες δεδομένων, που επίσης απαιτούν επιπλέον μνήμη.

Συνοπτικά, στην πρόβλεψη, το μοντέλο απλώς εκτελεί μια άμεση προώθηση, χωρίς να αποθηκεύει γραμμικούς παράγοντες ή ενδιάμεσες τιμές για την οπισθοδρόμηση, κάτι που μειώνει σημαντικά την κατανάλωση μνήμης.