Gradient yig'ish haqida gapirib bering. Qaysi hollarda qo'llaniladi?

Gradientlarni yigʻish — bu neyron tarmoqlarni oʻqitishda ishlatiladigan texnika boʻlib, bunda gradientlar modelning vaznlarini yangilashdan oldin bir nechta mini-batchlar davomida yigʻiladi. Bu GPU xotirasiga fizik jihatdan sigʻadigan kattaroq batch hajmini samarali tarzda imitatsiya qilish imkonini beradi.

Xotira cheklovlari tufayli katta batch hajmini ishlatish mumkin boʻlmagan hollarda va katta batch hajmi barqarorlik va oʻquv sifatini taʼminlash uchun muhim boʻlgan hollarda qoʻllaniladi. Har bir kichik batchdan soʻng vaznlar yangilanmay, gradientlar (yigʻiladi) bir nechta iteratsiya davomida yigʻiladi, soʻngra optimallashtirish qadamini bajariladi.

Pseudokod misoli:

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()

Shu tarzda, model kamroq yangilanadi, lekin katta batchga teng gradient bilan yangilanadi.