【深度学习】什么是混合精度训练？缩放因子 S 的选择
文章目录
- 混合精度训练详解
- 引言
- 混合精度训练的基本原理
- 降低计算精度
- 保持高精度权重
- 损失缩放
- 自动化工具
- 具体实现步骤
- 公式解释
- 实现混合精度训练
- 混合精度训练的优势
- 实际应用效果
- 结论
- 缩放因子 S S S 的选择
- 固定缩放因子
- 动态缩放因子
- 参考文献
混合精度训练详解
引言
在深度学习模型的训练过程中，计算效率和内存使用是两个关键因素。随着模型复杂度和数据量的增加，优化这些因素变得尤为重要。混合精度训练是一种有效的方法，通过在训练过程中使用不同的浮点数精度（例如16位和32位），可以显著提高计算效率并减少内存使用。本文将详细介绍混合精度训练的基本原理、实现方法及其在实际应用中的效果。
混合精度训练的基本原理
降低计算精度
混合精度训练的核心思想是降低大部分计算的精度。例如，使用半精度浮点数（FP16）进行前向传播和反向传播计算。相比于单精度浮点数（FP32），FP16运算更快，且占用的内存更少。这可以显著加快计算速度，特别是在使用支持Tensor Core的NVIDIA GPU时 。
保持高精度权重
为了避免数值不稳定性和精度损失，混合精度训练通常会保留一个FP32格式的“主权重”副本。在每次迭代中，会生成一个FP16格式的权重副本用于计算，完成计算后再将FP16权重更新反映回FP32主权重中 。
损失缩放
由于FP16的动态范围较小，在反向传播时可能会导致梯度下溢（即梯度变为零）。为了解决这个问题，混合精度训练引入了损失缩放技术，即在反向传播之前将损失乘以一个缩放因子，使梯度变大，然后在更新权重时再除以这个缩放因子 。
自动化工具
现代深度学习框架如PyTorch和TensorFlow都提供了自动混合精度训练工具。例如&#x