Vì Sao Cần optimizer.zero_grad() Trước Khi Gọi loss.backward()?

Giải Thích Cơ Chế Xóa Gradient Trong Quá Trình Huấn Luyện

Khi mới làm quen với Deep Learning, nhiều người thường thắc mắc vì sao mọi vòng lặp huấn luyện đều có dòng:

optimizer.zero_grad()

loss.backward()

optimizer.step()

Trông thì đơn giản, nhưng nếu bỏ dòng đầu tiên, mô hình có thể học sai hướng hoặc không học được. Đây là một trong những chi tiết nhỏ nhưng quan trọng trong nhóm kiến thức tối ưu hóa (thường xuất hiện khi người học đi qua các chủ đề về optimization ở Pre-Deep Learning – Module 5). Bài viết dưới đây giải thích bản chất điều gì đang xảy ra bên trong.

Zero_grad() Giải Quyết Vấn Đề Nào? ⚙️

Khi mạng lan truyền ngược nhờ loss.backward(), PyTorch không xoá gradient cũ mà cộng dồn gradient mới vào gradient đang có sẵn. Cơ chế này được thiết kế để hỗ trợ các bài toán đặc biệt như gradient accumulation.
Trong huấn luyện tiêu chuẩn, sự cộng dồn này gây ra hai hệ quả:

Gradient trở nên lớn bất thường.
Hướng cập nhật sai lệch so với mong muốn.
Tốc độ học bị ảnh hưởng, mô hình khó hội tụ. Vì vậy, optimizer.zero_grad() có nhiệm vụ đưa gradient về 0, giúp mỗi vòng lặp chỉ sử dụng gradient của batch hiện tại.

Minh Họa Thực Tế

Giả sử mô hình đang học phân loại ảnh (nhóm chủ đề xuất hiện trong Computer Vision – Module 9).
Ở mỗi vòng lặp, ta tính một giá trị loss mới. Nếu gradient cũ không được xóa:

Vòng 1: gradient = g₁
Vòng 2: gradient = g₁ + g₂
Vòng 3: gradient = g₁ + g₂ + g₃ Sau vài trăm vòng, gradient trở nên lệch hoàn toàn và mô hình cập nhật sai, dù loss trông vẫn giảm nhẹ do trùng hợp. Trong dự án thực tế, đặc biệt khi huấn luyện các mô hình lớn hoặc làm việc với pipeline MLOps, việc giữ gradient sạch ở mỗi bước là điều cần thiết.

Từ Góc Nhìn Dự Án AI/ML

Khi triển khai một pipeline huấn luyện:

Mỗi batch cần gradient độc lập để tối ưu hóa ổn định.
Việc cộng dồn gradient ngoài ý muốn khiến việc theo dõi performance qua loss/metric mất ý nghĩa.
Các mô hình lớn càng dễ sai do gradient bị “phình to”. Do đó, quy trình chuẩn luôn bao gồm:
Xóa gradient cũ
Lan truyền ngược
Cập nhật trọng số Đây là quy trình nền trong hầu hết các dự án từ ML → DL → CV/NLP.

Liên Hệ Kiến Thức Nền Trong Hành Trình Học AI

Khi người học đi qua Module 4–6, các khái niệm như gradient, loss function, optimization là nền tảng để hiểu cơ chế này.
Module 7 giúp nhìn sâu vào cấu trúc mạng và thấy rõ gradient chảy qua từng tầng.
Trong Module 9–10, khi huấn luyện CNN hoặc Transformer, việc kiểm soát gradient càng quan trọng hơn vì mô hình rất sâu.
Lên đến GenAI/LLMs, gradient sạch ở mỗi vòng lặp là yêu cầu tuyệt đối khi fine-tuning.

Lời Khuyên Cho Người Mới Bắt Đầu

Bạn có thể thử chạy một mô hình đơn giản với và không có zero_grad() để quan sát sự khác biệt trong hướng cập nhật.
Khi đọc code của các dự án thực tế, hãy để ý vị trí của ba bước: xóa gradient → backward → update.
Bạn có thể bắt đầu bằng các bài toán nhỏ để hiểu rõ hơn về khái niệm này.

Hỏi Đáp Nhanh

1. Không dùng zero_grad() có làm mô hình học sai không?
Có. Gradient bị cộng dồn và làm thay đổi hướng tối ưu.

2. Zero_grad() có phải luôn cần thiết?
Có, trừ khi bạn chủ động sử dụng kỹ thuật tích lũy gradient.

3. Zero_grad() có liên quan đến tốc độ học?
Có. Gradient tích lũy có thể khiến mô hình cập nhật quá mạnh hoặc quá yếu.

4. Không xoá gradient có gây lỗi khi chạy không?
Không. Mô hình vẫn chạy nhưng học không đúng.

FAQ Về Chương Trình AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.