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梯度累积（Gradient Accumulation）是一种优化技术，用于在训练神经网络时，将多个小批次的梯度累积起来，然后一次性更新模型的参数。这种方法对于具有较大批次大小（batch size）限制或内存限制的情况特别有用。
举个例子来解释梯度累积的概念。假设我们有一个训练集包含1000个样本，而我们的内存或显存只能容纳一个批次大小为100的样本。通常情况下，我们会将所有样本分成10个批次，每个批次包含100个样本，并使用每个批次的梯度来更新模型的参数。
然而，如果我们希望增加批次大小以提高训练效果，但受限于内存或显存的限制，我们可以使用梯度累积来解决这个问题。具体做法如下：
1. 定义累积步数（Accumulation Steps）：我们设定一个累积步数N，表示将N个小批次的梯度累积起来进行一次参数更新。在本例中，假设我们设定N为10，即每10个小批次累积一次梯度更新。
2. 进行梯度累积：我们依次遍历训练集中的样本，并将每个小批次的梯度累积起来。在每个小批次上进行前向传播和反向传播计算梯度，但在更新参数之前并不执行参数更新操作。重复这个过程，直到累积了N个小批次。
3. 参数更新：当累积了N个小批次后，我们将累积的梯度用于一次性更新模型的参数。这相当于将N个小批次的梯度平均化，然后应用于参数更新。之后，我们清空累积的梯度，继续进行下一个累积步骤。
通过梯度累积，我们可以在限制较大的批次大小的情况下，获得与更大批次大小相当的参数更新效果。这对于在计算资源有限的情况下，仍然能够有效地训练深层神经网络是非常有用的。
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