梯度累积技术在图像识别中的应用

梯度累积技术在图像识别中主要用于解决显存受限问题，通过分批计算梯度并延迟更新参数，模拟更大批量训练效果，提升训练稳定性和模型性能。具体应用如下：

• 核心原理：将大批量数据拆分为多个小批次，逐个计算梯度并累积，达到指定累积次数后统一更新参数，相当于用小内存模拟大batch训练。
• 应用场景：
• 大规模模型训练：当图像识别模型参数量大、显存不足时，通过梯度累积可支持更大的有效批量，如PaLM模型训练中利用该技术平衡负载。
• 多模态任务：在图像与文本关联的识别任务（如视觉问答）中，累积梯度可稳定跨模态特征学习，提升跨模态理解能力。
• 实现方式：
• 在训练框架中设置gradient_accumulation_steps参数，控制累积步数，如PyTorch中通过Trainer类参数配置。
• 每个小批次计算损失时进行梯度累积，累积满指定次数后执行参数更新，代码示例可参考。
• 优势：
• 节省显存：避免因大batch导致显存溢出，降低硬件成本。
• 提升训练稳定性：模拟大batch的梯度更新，减少小batch带来的梯度方差，使训练过程更平滑。