梯度累积技术在语音识别中的应用

梯度累积技术在语音识别中主要用于解决显存受限问题，模拟大批量训练效果，提升训练稳定性和效率，具体应用如下：

• 核心原理：将语音数据分成多个小批次，逐个计算梯度并累积，达到预设步数后统一更新模型参数，模拟大batch训练。
• 应用方式：
• 突破显存限制：当显存无法容纳大批量语音数据时，通过累积小批次梯度，实现“小步快跑、积少成多”，相当于用小显存模拟大batch训练。
• 稳定训练过程：累积梯度可减少单次更新的方差，使梯度估计更稳定，提升模型收敛速度。
• 配合学习率调整：需将学习率按累积步数放大，以保证梯度更新的有效性。
• 典型场景：在端到端语音识别模型（如Wav2Vec、Conformer等）训练中，当硬件资源有限时，通过梯度累积可扩大有效batch size，提升模型性能。