Vertel me over gradientaccumulatie. In welke gevallen wordt het toegepast?

Gradientaccumulatie is een techniek die wordt gebruikt bij het trainen van neurale netwerken, waarbij de gradiënten worden verzameld over meerdere mini-batches voordat de gewichten van het model worden bijgewerkt. Dit maakt het mogelijk om effectief een grotere batchgrootte te simuleren dan fysiek in het GPU-geheugen past.

Het wordt toegepast in gevallen waarin, vanwege geheugenbeperkingen, het niet mogelijk is om een grote batchgrootte te gebruiken, en een grote batchgrootte belangrijk is voor de stabiliteit en kwaliteit van de training. In plaats van de gewichten na elke kleine batch bij te werken, worden de gradiënten (geaccumuleerd) over meerdere iteraties opgeteld, waarna een optimalisatiestap wordt uitgevoerd.

Voorbeeld van pseudocode:

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()

Op deze manier wordt het model minder vaak bijgewerkt, maar met een gradient die gelijk is aan die van een grotere batch.