pytorch中的梯度累加(Gradient Accumulation)
PyTorch中，在反向傳播前為什么要手動將梯度清零？ 原因在於，在PyTorch中，計算得到的梯度值會進行累加,而這樣的好處，可以從內存消耗的角度來看。 在PyTorch中，multi-task任務一個標准的train from scratch流程為: 從PyTorch的設計原理上來說 ...
原文：梯度累加(Gradient Accumulation)
上圖也是某種意義上的梯度累加：一般是直接加總或者取平均，這樣操作是scale了，其實影響不大，只是確保loss計算時的value不至於太大。batchsize超過 的情況不多 batchsize太大會有副作用 ，這時候優化的粒度沒那么細，scale操作適當又做了懲罰。可能在某些時候比不加收斂更快 我們在訓練神經網絡的時候，超參數batch size的大小會對最終的模型效果產生很大的影響。一定條件 ...
2021-03-30 17:53 0 2577 推薦指數：
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