Akumulacija gradienta je tehnika, ki pomaga ublažiti omejitve spomina pri usposabljanju nevronskih omrežij, zlasti v okvirih, kot je Jax. Omogoča simulacijo večjih velikosti serije, ne da bi potrebovali dodaten pomnilnik, kar je ključnega pomena pri delu z omejenimi viri GPU.
Kako deluje akumulacija naklona:
1. Akumulirajoči gradienti: Namesto da bi posodabljali parametre modela po vsaki seriji, se gradienti nabirajo v več serijah. To pomeni, da se parametri modela posodabljajo manj pogosto, običajno po vseh n serijah.
2. Zmanjšanje uporabe pomnilnika: Če ne posodabljate modela po vsaki seriji, se najvišja uporaba pomnilnika znatno zmanjša. To je zato, ker je treba naenkrat obdelati samo eno serijo (ali mikrobatch), namesto da bi veliko serijo nalagali v pomnilnik.
3. Simulacija večjih velikosti serije: Nabiranje gradientov v več serijah učinkovito posnema vedenje treninga z večjo velikostjo serije. To lahko izboljša stabilnost treninga in potencialno poveča zmogljivost modela, saj večje velikosti serije pogosto vodijo do stabilnejših posodobitev gradienta.
4. Izvedba v JAX: V Jaxu lahko akumulacijo gradienta izvedemo z ročnim nabiranjem gradientov z uporabo Jaxove funkcije `jax.grad` in nato uporabi te nakopičene gradiente za posodobitev parametrov modela. Ta postopek je mogoče avtomatizirati ali prilagoditi na podlagi posebnih omejitev pomnilnika in zahtev za usposabljanje.
Če povzamemo, kopičenje gradienta v JAX pomaga pri upravljanju omejitev pomnilnika, saj omogoča simulacijo večjih velikosti serije brez potrebe po dodatnem pomnilniku in s tem omogoča učinkovitejše usposabljanje nevronskih omrežij na omejenih strojnih virih.
Navedbe:[1] https://optax.readthedocs.io/sl/latest/_collections/examples/gradient_accumulation.html
[2] https://www.hopsworks.ai/dictionary/gradient-ccumulacija
[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
[6] https://docs.vultr.com/how-to-use-gradient-accumulacija-to-overcome-gpu-memory-limitations
[7] https://stackoverflow.com/questions/70461130/clarification-about-gradient-ccumulacija
[8] https://stackoverflow.com/questions/55268762/how-to-accumulate-godients-for -----batch-size-in-eras