Градиенттердин топтолушу жөнүндө айтыңыз. Канча учурларда колдонулат?

Градиенттердин топтолушу — бул нейрондук тармактарды окутууда колдонулган техника, анда градиенттер бир нече мини-батчтарда топтолуп, андан кийин моделдин салмактары жаңыртылат. Бул GPU эс тутумунда физикалык түрдө жайгашкан чоңураак батч өлчөмүн эффективдүү имитациялоого мүмкүндүк берет.

Бул ысул эс тутум чектөөлөрү себептүү чоң батч өлчөмүн колдонуу мүмкүн болбогон учурларда жана чоң батч өлчөмү туруктуулук жана окутуунун сапаты үчүн маанилүү болгон учурда колдонулат. Ар бир кичинекей батчтан кийин салмактарды жаңыртуу эмес, градиенттер (жыйналат) бир нече итерцияда топтолуп, андан кийин оптимизация кадамы жасалат.

Псеудокоддун мисалы:

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()

Мындайча айтканда, модель сейрек жаңыртылат, бирок чоңураак батчка барабар градиент менен.