Descripción: La acumulación de gradientes es una técnica utilizada en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo, especialmente en redes neuronales. Su propósito principal es simular un tamaño de lote más grande al acumular gradientes durante varias iteraciones antes de realizar una actualización de los parámetros del modelo. Esto es particularmente útil en situaciones donde la memoria es limitada, ya que permite procesar más datos sin necesidad de aumentar el tamaño del lote en cada iteración. En lugar de actualizar los pesos del modelo después de cada muestra o lote pequeño, los gradientes se suman durante un número específico de pasos, y solo después de este proceso se realiza una actualización. Esta técnica no solo ayuda a reducir el uso de memoria, sino que también puede mejorar la estabilidad del entrenamiento y la convergencia del modelo, ya que se basa en un promedio de gradientes más representativo. La acumulación de gradientes es especialmente relevante en el contexto de las redes neuronales, donde las secuencias de datos pueden ser largas y complejas, y donde el manejo eficiente de la memoria es crucial para el rendimiento del modelo. En resumen, la acumulación de gradientes es una estrategia efectiva para optimizar el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo, permitiendo un uso más eficiente de los recursos computacionales.
