Есть несколько способов решения этой проблемы:
1. Использование распределенного обучения: нейронную сеть можно разделить на несколько частей и обучать каждую часть на разных устройствах одновременно. После этого части можно объединить в единую сеть. Этот подход требует использования специальных библиотек и фреймворков, поддерживающих распределенное обучение, таких как TensorFlow, PyTorch или Horovod.
2. Использование глубокого обучения на подмножествах данных: вместо обучения на всем наборе данных можно обучать модель на небольших подмножествах данных и постепенно увеличивать размер подмножества. Этот подход позволяет эффективнее использовать доступную память.
3. Использование генеративно-состязательных сетей (GANs): GANs могут использоваться для генерации дополнительных данных, что может помочь обучать модели на больших наборах данных без перегрузки памяти.
4. Использование облака или вычислительного кластера: если у вас нет доступного устройства с достаточным объемом памяти, вы можете арендовать вычислительные ресурсы в облаке или использовать вычислительный кластер для обучения модели.
Каждый из этих подходов имеет свои преимущества и недостатки, и выбор конкретного метода будет зависеть от конкретных условий и требований задачи.