Pastāstiet par gradientu uzkrāšanu. Kādās gadījumos tas tiek izmantots?

Gradienta uzkrāšana ir tehnika, kas tiek izmantota neironu tīklu apmācībā, kur gradienti tiek uzkrāti vairākās mini-partijās pirms modeļa svaru atjaunināšanas. Tas ļauj efektīvi simulēt lielāku partijas izmēru nekā tas fiziski var ietilpt GPU atmiņā.

Tā tiek izmantota gadījumos, kad atmiņas ierobežojumu dēļ nav iespējams izmantot lielu partijas izmēru, un liela partijas izmērs ir svarīgs apmācības stabilitātei un kvalitātei. Tā vietā, lai katru mazo partiju atjauninātu svarus, gradienti (uzkrājas) vairākās iterācijās, un pēc tam tiek veikts optimizācijas solis.

Pseido-koda piemērs:

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()

Tādējādi modelis tiek atjaunināts retāk, bet ar gradientu, kas ir līdzvērtīgs lielākai partijas izmēram.