Papasakokite apie gradientų kaupimą. Kuriais atvejais jis taikomas?

Gradientų kaupimas yra technika, naudojama mokant neuroninius tinklus, kai gradientai kaupiasi keliose mini-partijose prieš atnaujinant modelio svorius. Tai leidžia efektyviai imituoti didesnį partijų dydį nei fizinė atmintis GPU atmintyje.

Ji taikoma, kai dėl atminties apribojimų neįmanoma naudoti didesnio partijų dydžio, o didelis partijų dydis yra svarbus mokymo stabilumui ir kokybei. Vietoj to, kad po kiekvienos mažos partijos atnaujintume svorius, gradientai (kaupti) kelių iteracijų metu, o tada atliekamas optimizacijos žingsnis.

Pseudokodo pavyzdys:

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()

Šiuo būdu modelis atnaujinamas rečiau, bet su gradientu, kuris yra lygus didesniam partijų dydžiui.