Gradientakkumulering er en teknikk som hjelper til med å lindre hukommelsesbegrensninger når du trener nevrale nettverk, spesielt innen rammer som Jax. Det gir mulighet for simulering av større batchstørrelser uten å kreve ekstra minne, noe som er avgjørende når du jobber med begrensede GPU -ressurser.
Hvordan gradientakkumulering fungerer:
1. Akkumulerende gradienter: I stedet for å oppdatere modellparametere etter hver batch, akkumuleres gradienter over flere partier. Dette betyr at modellens parametere oppdateres sjeldnere, typisk etter hver N -parti.
2. Redusere minnebruk: Ved ikke å oppdatere modellen etter hver batch, reduseres toppminnebruken betydelig. Dette er fordi bare en enkelt batch (eller mikrobatch) må behandles om gangen, i stedet for å laste en stor batch i minnet.
3. Simulering av større batchstørrelser: Akkumulerende gradienter over flere partier etterligner effektivt atferden til trening med større batchstørrelse. Dette kan forbedre treningsstabiliteten og potensielt forbedre modellytelsen, ettersom større batchstørrelser ofte fører til mer stabile gradientoppdateringer.
4. Implementering i JAX: I JAX kan gradientakkumulering implementeres ved manuelt akkumulerende gradienter ved bruk av Jaxs `Jax.Grad` -funksjon og deretter bruke disse akkumulerte gradientene for å oppdatere modellparametrene. Denne prosessen kan automatiseres eller tilpasses basert på spesifikke minneknapper og treningskrav.
Oppsummert hjelper gradientakkumulering i JAX med å håndtere hukommelsesbegrensninger ved å tillate simulering av større batchstørrelser uten behov for ekstra minne, og dermed muliggjøre mer effektiv opplæring av nevrale nettverk på begrensede maskinvareressurser.
Sitasjoner:[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_anyhing/
[5] https://www.databricks.com/blog/farewell-oom
[6] https://docs.vultr.com/how-to-uer-gradient-accumulation-to-overcome-gpu-memory-limitations
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-about-gradient-accumulation
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-accumulate-gradients-for-large-batch-stize-in-keras