BASIS: Balanced Activation Sketching with Invariant Scalars for "Ghost Backpropagation"

Diese Arbeit stellt BASIS vor, einen effizienten Backpropagation-Algorithmus, der den O(L * BN) räumlichen Speicherengpass in tiefen neuronalen Netzen adressiert. Er entkoppelt den Aktivierungsspeicher vollständig von Batch- und Sequenzdimensionen, bewahrt exakte Fehlersignale, während er Gewichtsaktualisierungen mit stark komprimierten Tensoren berechnet, und schlägt neue Mechanismen zur Stabilisierung von Gradienten vor.