Градиенттердин топтолушу эмне жана ал чектелген эс тутумда эмне үчүн керек?

Градиенттерди топтоо — бул GPU эс тутуму мүмкүнчүлүгүнөн ашыкча чоң топтом өлчөмдөрүндө моделдерди натыйжалуу үйрөтүүгө мүмкүндүк берген техника, ал бир нече мини-топтомдор боюнча градиенттерди топтоп, салмактарды жаңыртуудан мурун.

Эгер эс тутум чектелсе, чоң топтомду толугу менен жүктөп алуу мүмкүн эмес. Анын ордуна, модель бир нече кичинекей топтомду кезектешип иштетип, градиенттерди топтоп (параметрлерди жаңыртпай), белгиленген кадамдар санынан кийин бир оптимизация кадамын жасайт.

Бул төмөнкүлөргө мүмкүндүк берет:

• чоңураак топтом өлчөмүн имитациялоо, бул үйрөнүүнүн туруктуулугун жана сапатын жакшырта алат.
• GPU эс тутумунун чектөөлөрүн жеңүү.

PyTorchтогу псевдокоддун мисалы:

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

Бул жерде, accumulation_steps — салмактарды жаңыртуу үчүн мини-топтомдордун саны.