Aclaración sobre Acumulación de Gradientes.
Estoy tratando de entender mejor cómo funciona la Acumulación de Gradientes y por qué es útil. Con este fin, me gustaría preguntar cuál es la diferencia (si alguna) entre estas dos posibles implementaciones en estilo PyTorch de un bucle de entrenamiento personalizado con acumulación de gradientes:
pasos_de_acumulacion_de_gradiente = 5
for indice_lote, lote in enumerate(conjunto_de_datos):
x_lote, y_verdadero_lote = lote
y_predicho_lote = modelo(x_lote)
perdida = funcion_de_perdida(y_verdadero_lote, y_predicho_lote)
perdida.backward()
if (indice_lote + 1) % pasos_de_acumulacion_de_gradiente == 0: # (suposición: el número de lotes es un múltiplo de los pasos de acumulación de gradiente)
optimizador.step()
optimizador.zero_grad()
y_verdadero_lotes, y_predicho_lotes = [], []
pasos_de_acumulacion_de_gradiente = 5
for indice_lote, lote in enumerate(conjunto_de_datos):
x_lote, y_verdadero_lote = lote
y_predicho_lote = modelo(x_lote)
y_verdadero_lotes.append(y_verdadero_lote)
y_predicho_lotes.append(y_predicho_lote)
if (indice_lote + 1) % pasos_de_acumulacion_de_gradiente == 0: # (suposición: el número de lotes es un múltiplo de los pasos de acumulación de gradiente)
y_verdaderos = apilar_verticalmente(y_verdadero_lotes)
y_predichos = apilar_verticalmente(y_predicho_lotes)
perdida = funcion_de_perdida(y_verdaderos, y_predichos)
perdida.backward()
optimizador.step()
optimizador.zero_grad()
y_verdadero_lotes.clear()
y_predicho_lotes.clear()
También, como una pregunta algo no relacionada: ¿Dado que el propósito de la acumulación de gradientes es simular un tamaño de lote más grande en casos donde hay restricciones de memoria, significa eso que también debo aumentar proporcionalmente la tasa de aprendizaje?
davy.ai
La principal diferencia entre estas dos implementaciones es la forma en que se acumulan los gradientes y cómo se calcula la pérdida. La primera implementación acumula gradientes de múltiples lotes y actualiza los parámetros del modelo cada
gradient_accumulation_stepslotes, mientras que la segunda implementación acumula predicciones y objetivos de múltiples lotes, las apila verticalmente, calcula la pérdida y luego actualiza los parámetros del modelo. La segunda implementación es más eficiente en memoria ya que solo guarda predicciones y objetivos, en lugar de todos los gradientes intermedios. Sin embargo, puede sufrir imprecisiones en los gradientes debido a la acumulación de errores en las predicciones a lo largo de varios lotes.En cuanto a la pregunta no relacionada, no es necesario aumentar la tasa de aprendizaje proporcionalmente a los pasos de acumulación de gradientes, ya que los gradientes se acumulan y promedian antes de actualizar los parámetros. Sin embargo, es importante tener en cuenta que un tamaño de lote efectivo más grande puede afectar la convergencia del proceso de entrenamiento, y puede ser necesario ajustar la tasa de aprendizaje para lograr resultados óptimos.