Gradientopsamling er en teknik, der hjælper med at lindre hukommelsesbegrænsninger, når man træner neurale netværk, især i rammer som JAX. Det giver mulighed for simulering af større batchstørrelser uden at kræve yderligere hukommelse, hvilket er afgørende, når man arbejder med begrænsede GPU -ressourcer.
Hvordan gradient akkumulering fungerer:
1. Akkumulerende gradienter: I stedet for at opdatere modelparametre efter hver batch, akkumuleres gradienter over flere batches. Dette betyder, at modellens parametre opdateres sjældnere, typisk efter hver N -batches.
2. Reduktion af hukommelsesforbrug: Ved ikke at opdatere modellen efter hver batch reduceres tophukommelsesforbruget markant. Dette skyldes, at kun en enkelt batch (eller mikrobatch) skal behandles ad gangen i stedet for at indlæse en stor batch i hukommelsen.
3. simulering af større batchstørrelser: Akkumulerende gradienter over flere batches efterligner effektivt træningens opførsel med en større batchstørrelse. Dette kan forbedre træningsstabiliteten og potentielt forbedre modelpræstation, da større batchstørrelser ofte fører til mere stabile gradientopdateringer.
4. Implementering i JAX: I JAX kan gradientakkumulering implementeres ved manuelt at akkumulere gradienter ved hjælp af Jax's `Jax.grad` -funktion og derefter anvende disse akkumulerede gradienter til at opdatere modelparametrene. Denne proces kan automatiseres eller tilpasses baseret på specifikke hukommelsesbegrænsninger og træningskrav.
Sammenfattende hjælper gradientopsamling i JAX med at styre hukommelsesbegrænsninger ved at tillade simulering af større batchstørrelser uden behov for yderligere hukommelse, hvilket muliggør mere effektiv træning af neurale netværk på begrænsede hardware -ressourcer.
Citater:[1] https://optax.readthedocs.io/en/latest/_collections/examples/gradient_accumulation.html
[2] https://www.hopsworks.ai/dictionary/gradient-accumulation
[3] https://arxiv.org/abs/2406.12356
[4] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/wxvlcc/d_does_gradient_accumulation_achieve_anything/
[5] https://www.databricks.com/blog/farewell-oom
)
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-about-gradient-accumulation
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-cumulate-gradients-for-batch-batch-sizes-in-keras