Parlez-moi de l'accumulation de gradients. Dans quels cas est-elle utilisée?

L’accumulation de gradients est une technique utilisée lors de l’entraînement de réseaux neuronaux, où les gradients sont accumulés sur plusieurs mini-batches avant la mise à jour des poids du modèle. Cela permet d’émuler efficacement une taille de batch plus grande que celle qui peut être physiquement contenue dans la mémoire GPU.

Elle est utilisée lorsque, en raison de limitations de mémoire, il n’est pas possible d’utiliser une grande taille de batch, et qu’une grande taille de batch est importante pour la stabilité et la qualité de l’entraînement. Au lieu de mettre à jour les poids après chaque mini-batch, les gradients sont additionnés (accumulés) sur plusieurs itérations, puis une étape d’optimisation est effectuée.

Exemple de pseudocode:

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()

Ainsi, le modèle est mis à jour moins fréquemment, mais avec un gradient équivalent à un batch plus grand.