Gradiente Acumulado

Técnica utilizada en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo para optimizar el uso de recursos computacionales.

Consiste en acumular los gradientes calculados a partir de múltiples lotes pequeños (minibatches) de datos antes de realizar una actualización de los pesos del modelo.

Esto permite entrenar modelos con un tamaño de lote efectivo mayor al que podría procesarse directamente en la memoria de la GPU.

Facilita el ajuste fino del modelo cuando se enfrentan limitaciones de hardware o es necesario trabajar con pequeños lotes debido a restricciones de memoria.

El gradiente acumulado mantiene la dirección general del descenso de gradiente, asegurando que el modelo optimice su función objetivo de manera consistente.

A menudo se emplea en combinación con optimizadores estocásticos para estabilizar y eficientar el proceso de aprendizaje.