梯度积累改变的是batch size吗

梯度积累是一种训练神经网络时的技术，它可以在每个训练步骤中累积多个小批量样本的梯度，然后一次性更新模型参数。梯度积累的主要目的是模拟使用更大的批量大小进行训练，而不需要增加显存的需求。

梯度积累并不直接改变批量大小。在正常的训练过程中，批量大小是指每次更新模型参数时使用的样本数量。而梯度积累是在一个训练步骤中多次计算梯度，并将这些梯度进行累加，最后再进行一次参数更新。因此，梯度积累可以看作是在一个训练步骤中使用了多个小批量样本的梯度，但实际上并没有改变每个小批量样本的大小。