Что такое аккумулирование градиентов и как оно влияет на Batch Normalization

🔹 Gradient Accumulation — это метод, при котором градиенты суммируются в течение нескольких шагов перед обновлением весов. Он полезен, когда память ограничена и нельзя использовать большие батчи.

Преимущества:
▪️ Позволяет эффективно обучать модели на малом объеме памяти.
▪️ Увеличивает эффективный размер батча, что стабилизирует градиенты.

Влияние на Batch Normalization:
▪️ Batch Normalization рассчитывает статистики (среднее и дисперсию) внутри одного батча. При аккумулировании градиентов батчи становятся меньше, что может привести к менее стабильному обучению.

Как решить проблему?
▪️ Использовать Layer Normalization, которая нормализует данные внутри каждого отдельного примера, а не по батчу.

Библиотека собеса по Data Science