Накопление градиента - это метод, который помогает облегчить ограничения памяти при обучении нейронных сетей, особенно в таких фреймворках, как JAX. Это позволяет моделировать большие размеры партий, не требуя дополнительной памяти, что имеет решающее значение при работе с ограниченными ресурсами графического процессора.
Как работает накопление градиента:
1. Накопление градиентов: вместо обновления параметров модели после каждой партии градиенты накапливаются по нескольким партиям. Это означает, что параметры модели обновляются реже, как правило, после каждых N -партий.
2. Снижение использования памяти: не обновляя модель после каждой партии, использование пиковой памяти значительно снижается. Это связано с тем, что только одна партия (или микробатч) должна обрабатывать за раз, а не загружать большую партию в память.
3. Моделирование больших размеров партий: накопление градиентов по нескольким партиям эффективно имитирует поведение тренировок с большим размером партии. Это может улучшить стабильность обучения и потенциально повысить производительность модели, поскольку большие размеры партий часто приводят к более стабильным обновлениям градиента.
4. Реализация в JAX: в JAX накопление градиента может быть реализовано путем ручного накопления градиентов с использованием функции JAX `jax.grading ', а затем применив эти накопленные градиенты для обновления параметров модели. Этот процесс может быть автоматизирован или настроен на основе конкретных ограничений памяти и требований к обучению.
Таким образом, накопление градиента в JAX помогает управлять ограничениями памяти, позволяя моделировать большие размеры партий без необходимости дополнительной памяти, тем самым позволяя более эффективному обучению нейронных сетей на ограниченные аппаратные ресурсы.
Цитаты:[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_achiew_anything/
[5] https://www.databricks.com/blog/farewell-oom
[6] https://docs.vultr.com/how-to-use-gradient-cacumulation-to-overcome-gpu-memory-limitations
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-about-gradient-accumulation
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-ccumulate-gradients-for-warge-batch-sizes in-keras