Klíčové rozdíly mezi použitím Adama a SGD v RNN-GAN jsou:
1. Adaptivní míry učení:
- Adam používá adaptivní rychlost učení pro každý parametr a upravuje velikost kroku na základě odhadovaného prvního a druhého momentu gradientu.- SGD používá fixní rychlost učení pro všechny parametry, což může vést k pomalejší konvergenci a méně stabilnímu tréninku.
2. Momentum:
- Adam zahrnuje hybnost, která pomáhá modelu konvergovat rychleji a robustněji.- SGD nezahrnuje hybnost, což může vést k pomalejší konvergenci a méně robustnímu tréninku.
3. Silný hluk:
- Adam je ve stochastických gradientech odolnější vůči hluku s těžkými ocasy, který se může vyskytovat u určitých úkolů, jako jsou modely pozornosti.- SGD je méně odolný vůči hluku s těžkými ocasy a může v takových případech špatně konvergovat.
4. Konvergence:
- Adam má tendenci konvergovat rychleji a spolehlivěji než SGD, zvláště v úlohách, kde je šum ve stochastických gradientech těžký.- SGD může v takových případech konvergovat pomaleji a méně spolehlivě než Adam.
5. Ladění hyperparametrů:
- Adam vyžaduje méně ladění hyperparametrů než SGD, protože se přizpůsobuje měnící se rychlosti učení a hybnosti.- SGD vyžaduje více ladění hyperparametrů, protože je třeba pečlivě nastavit pevnou rychlost učení a hybnost.
6. Výkon:
- Adam má tendenci podávat lepší výkony než SGD v úkolech, kde je šum ve stochastických gradientech silně omezený, jako jsou modely pozornosti.- SGD má tendenci podávat lepší výkony než Adam v úkolech, kde je šum ve stochastických gradientech dobře koncentrovaný, jako je trénink ImageNet.
7. Robustnost:
- Adam je odolnější vůči hlučným datům a zvládá silný hluk lépe než SGD.- SGD je méně odolný vůči zašumění dat a může se špatně sbíhat v přítomnosti silného šumu.
8. Stabilita:
- Adam je stabilnější než SGD, protože se přizpůsobuje měnící se rychlosti učení a hybnosti.- SGD může být méně stabilní než Adam, zvláště v úlohách, kde je hluk ve stochastických gradientech těžký.
9. Metody souboru:
- Adam může být použit v souborových metodách ke zlepšení výkonu a robustnosti modelu.- SGD lze také použít v souborových metodách, ale může to vyžadovat pečlivější ladění hyperparametrů.
10. Ladění specifické pro aplikaci:
- Optimální nastavení hyperparametrů pro Adama a SGD se může lišit v závislosti na konkrétní aplikaci a použité datové sadě.- Pečlivé experimentování a vyhodnocení jsou nezbytné pro určení nejlepší konfigurace hyperparametrů pro danou úlohu RNN-GAN.
Stručně řečeno, Adam a SGD jsou oba účinnými optimalizátory pro RNN-GAN, ale mají různé silné a slabé stránky. Adam je odolnější vůči hluku s těžkými ocasy a má tendenci konvergovat rychleji a spolehlivěji, zatímco SGD je robustnější vůči dobře koncentrovanému hluku a má tendenci fungovat lépe v úkolech, kde je hluk dobře koncentrovaný.
Citace:[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