Πες μου για τη συσσώρευση βαθμίδων. Σε ποιες περιπτώσεις εφαρμόζεται;

Η συσσώρευση βαθμίδων είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται στην εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων, όπου οι βαθμίδες συσσωρεύονται σε αρκετά mini-batches πριν από την ενημέρωση των βαρών του μοντέλου. Αυτό επιτρέπει την αποτελεσματική προσομοίωση ενός μεγαλύτερου μεγέθους batch από αυτό που χωράει φυσικά στη μνήμη GPU.

Εφαρμόζεται σε περιπτώσεις όπου, λόγω περιορισμών μνήμης, δεν είναι δυνατή η χρήση μεγάλου μεγέθους batch, και το μεγάλο μέγεθος batch είναι σημαντικό για τη σταθερότητα και την ποιότητα της εκπαίδευσης. Αντί να ενημερώνονται τα βάρη μετά από κάθε μικρό batch, οι βαθμίδες (συλλέγονται) σε αρκετές επαναλήψεις, και στη συνέχεια πραγματοποιείται ένα βήμα βελτιστοποίησης.

Παράδειγμα ψευδοκώδικα:

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()

Έτσι, το μοντέλο ενημερώνεται σπανιότερα, αλλά με βαθμίδα που ισοδυναμεί με μεγαλύτερο batch.