الاختلافات الرئيسية بين استخدام Adam وSGD في شبكات RNN-GAN هي:
1. معدلات التعلم التكيفية:
- يستخدم آدم معدلات التعلم التكيفية لكل معلمة، ويضبط حجم الخطوة بناءً على اللحظات الأولى والثانية المقدرة للتدرجات.- يستخدم SGD معدل تعلم ثابتًا لجميع المعلمات، مما قد يؤدي إلى تقارب أبطأ وتدريب أقل استقرارًا.
2. الزخم:
- يشمل آدم الزخم، مما يساعد النموذج على التقارب بشكل أسرع وأكثر قوة.- لا يتضمن SGD الزخم، مما قد يؤدي إلى تقارب أبطأ وتدريب أقل قوة.
3. ضوضاء شديدة:
- يعتبر آدم أكثر مقاومة للضوضاء الثقيلة في التدرجات العشوائية، والتي يمكن أن تحدث في مهام معينة مثل نماذج الانتباه.- SGD أقل قوة في التعامل مع الضوضاء ذات الذيل الثقيل ويمكن أن تتقارب بشكل سيئ في مثل هذه الحالات.
4. التقارب:
- يميل آدم إلى التقارب بشكل أسرع وأكثر موثوقية من SGD، خاصة في المهام التي يكون فيها الضجيج في التدرجات العشوائية ثقيلًا.- يمكن أن يتقارب SGD بشكل أبطأ وأقل موثوقية من آدم في مثل هذه الحالات.
5. ضبط المعلمة الفائقة:
- يتطلب Adam ضبطًا أقل للمعلمات الفائقة من SGD، لأنه يتكيف مع معدل التعلم المتغير وزخمه.- يتطلب SGD المزيد من ضبط المعلمات الفائقة، حيث يجب ضبط معدل التعلم الثابت والزخم بعناية.
6. الأداء:
- يميل آدم إلى الأداء بشكل أفضل من SGD في المهام التي يكون فيها الضجيج في التدرجات العشوائية ثقيلًا، مثل نماذج الانتباه.- يميل SGD إلى الأداء بشكل أفضل من Adam في المهام التي يتم فيها تركيز الضوضاء في التدرجات العشوائية بشكل جيد، مثل تدريب ImageNet.
7. المتانة:
- آدم أكثر قوة في التعامل مع البيانات المزعجة ويمكنه التعامل مع الضوضاء ذات الذيل الثقيل بشكل أفضل من SGD.- يعتبر SGD أقل قوة في التعامل مع البيانات المزعجة ويمكن أن يتقارب بشكل سيئ في حالة وجود ضوضاء ثقيلة.
8. الاستقرار:
- آدم أكثر استقرارا من SGD، لأنه يتكيف مع معدل التعلم المتغير وزخمه.- يمكن أن يكون SGD أقل استقرارًا من Adam، خاصة في المهام التي يكون فيها الضجيج في التدرجات العشوائية ثقيلًا.
9. طرق التجميع:
- يمكن استخدام آدم في طرق التجميع لتحسين أداء ومتانة النموذج.- يمكن أيضًا استخدام SGD في طرق التجميع، ولكنه قد يتطلب ضبطًا أكثر دقة للمعلمات الفائقة.
10. ضبط خاص بالتطبيق:
- قد تختلف إعدادات المعلمة الفائقة المثالية لـ Adam وSGD وفقًا للتطبيق المحدد ومجموعة البيانات المستخدمة.- يعد إجراء التجارب والتقييم الدقيق ضروريًا لتحديد أفضل تكوين للمعلمات الفائقة لمهمة RNN-GAN معينة.
باختصار، يعد كل من Adam وSGD من أدوات تحسين الأداء الفعالة لشبكات RNN-GAN، لكن لديهما نقاط قوة ونقاط ضعف مختلفة. يعتبر Adam أكثر قوة في التعامل مع الضوضاء ذات الذيل الثقيل ويميل إلى التقارب بشكل أسرع وأكثر موثوقية، في حين أن SGD أكثر قوة في التعامل مع الضوضاء المركزة جيدًا ويميل إلى الأداء بشكل أفضل في المهام التي تتركز فيها الضوضاء بشكل جيد.
الاستشهادات:[1] https://www.researchgate.net/figure/Performance-of-the-RNN-with-ADAM-and-SGD-optimizers_tbl2_355371680
[2] https://stackoverflow.com/questions/45655156/why-does-neural-net-optimizer-change-from-sgd-to-adam-lead-to-massive-decrease-i
[3] https://datascience.stackexchange.com/questions/30344/why-not-always-use-the-adam-optimization-technique
[4] https://openreview.net/pdf?id=SJx37TEtDH
[5] https://www.researchgate.net/publication/321963357_Improving_ Generalization_Performance_by_Switching_from_Adam_to_SGD