Ispričajte mi o akumulaciji gradijenata. U kojim slučajevima se primjenjuje?

تراكم گرادینت یک تکنیک است که در آموزش شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود، جایی که گرادینت‌ها در چندین مینی‌باتچ جمع‌آوری می‌شوند قبل از اینکه وزن‌های مدل به‌روزرسانی شوند. این امکان را می‌دهد که به طور مؤثر اندازه‌ی بزرگ‌تری از باتچ را شبیه‌سازی کنید، نسبت به آنچه فیزیکی در حافظه‌ی GPU جای می‌گیرد.

در مواردی که به دلیل محدودیت‌های حافظه، امکان استفاده از اندازه‌ی بزرگ‌تری از باتچ وجود ندارد و اندازه‌ی بزرگ‌تر باتچ برای پایداری و کیفیت آموزش مهم است، کاربرد دارد. به جای به‌روزرسانی وزن‌ها پس از هر مینی‌باتچ کوچک، گرادینت‌ها (جمع‌آوری می‌شوند) در چندین تکرار، و سپس یک گام بهینه‌سازی انجام می‌شود.

نمونه کد پسیودو:

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()

به این صورت، مدل کمتر به‌روزرسانی می‌شود، اما با گرادینتی معادل با یک باتچ بزرگ‌تر.