გრადიენტის დაგროვების შესახებ ისაუბრეთ. რომელ შემთხვევებში გამოიყენება?

გრადიენტის დაგროვება არის ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება ნეირონული ქსელების სწავლებისას, როდესაც გრადიენტები გროვდება რამდენიმე მინიბატჩზე წინათ მოდელის წონების განახლამდე. ეს საშუალებას აძლევს ეფექტურად იმიტიროს უფრო დიდი ბატჩის ზომა, ვიდრე ის ფიზიკურად ჯდება GPU-ის მეხსიერებაში.

ეს გამოიყენება შემთხვევებში, როდესაც მეხსიერების შეზღუდვების გამო შეუძლებელია გამოიყენოს დიდი ბატჩის ზომა, და დიდი ბატჩის ზომა მნიშვნელოვანია სტაბილურობისა და სწავლების ხარისხისთვის. ყოველ პატარა ბატჩის შემდეგ წონები არ განახლდება, გრადიენტები (აგროვებენ) რამდენიმე ინტერაციის განმავლობაში, და შემდეგ ხდება ოპტიმიზაციის ერთი ნაბიჯი.

პსევდოკოდი მაგალითი:

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()

ამ გზით, მოდელი იშვიათად განახლდება, მაგრამ იმავე გრადიენტით, რომელიც შესაბამისია უფრო დიდ ბატჩთან.