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勾配チェックポイント

AI & 機械学習 Svenska → 更新: 2026-10-22

学習中、中間結果をすべて保存せず順伝播の一部を再計算することでメモリを節約する手法。

トレードオフとして、学習は約30%遅くなるが、VRAMは5〜10分の1ほどで済む。限られたハードウェアでも大きなモデルを学習できる。PyTorchにはtorch.utils.checkpointとして組み込まれている。GPUの限られた環境でのファインチューニングでは標準的な手法だ。

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