De vigtigste forskelle mellem at bruge Adam og SGD i RNN-GAN'er er:
1. Adaptive læringsrater:
- Adam bruger adaptive læringshastigheder for hver parameter og justerer trinstørrelsen baseret på det estimerede første og andet moment af gradienterne.- SGD bruger en fast indlæringshastighed for alle parametre, hvilket kan føre til langsommere konvergens og mindre stabil træning.
2. Momentum:
- Adam inkluderer momentum, som hjælper modellen til at konvergere hurtigere og mere robust.- SGD inkluderer ikke momentum, hvilket kan føre til langsommere konvergens og mindre robust træning.
3. Støj med kraftig hale:
- Adam er mere robust over for tunghalestøj i de stokastiske gradienter, som kan forekomme i visse opgaver som opmærksomhedsmodeller.- SGD er mindre robust over for kraftig støj og kan konvergere dårligt i sådanne tilfælde.
4. Konvergens:
- Adam har en tendens til at konvergere hurtigere og mere pålideligt end SGD, især i opgaver, hvor støjen i stokastiske gradienter er tunge.- SGD kan konvergere langsommere og mindre pålideligt end Adam i sådanne tilfælde.
5. Hyperparameterjustering:
- Adam kræver mindre justering af hyperparameter end SGD, da den tilpasser sig den skiftende indlæringshastighed og momentum.- SGD kræver mere hyperparameter tuning, da den faste indlæringshastighed og momentum skal indstilles omhyggeligt.
6. Ydeevne:
- Adam har en tendens til at præstere bedre end SGD i opgaver, hvor støjen i stokastiske gradienter er tunge, såsom opmærksomhedsmodeller.- SGD har en tendens til at præstere bedre end Adam i opgaver, hvor støjen i stokastiske gradienter er godt koncentreret, såsom ImageNet-træning.
7. Robusthed:
- Adam er mere robust over for støjende data og kan håndtere kraftig støj bedre end SGD.- SGD er mindre robust over for støjende data og kan konvergere dårligt ved tilstedeværelse af kraftig støj.
8. Stabilitet:
- Adam er mere stabil end SGD, da den tilpasser sig den skiftende indlæringshastighed og momentum.- SGD kan være mindre stabil end Adam, især i opgaver, hvor støjen i stokastiske gradienter er tunghalede.
9. Ensemblemetoder:
- Adam kan bruges i ensemblemetoder til at forbedre modellens ydeevne og robusthed.- SGD kan også bruges i ensemblemetoder, men det kan kræve mere omhyggelig justering af hyperparametrene.
10. Applikationsspecifik justering:
- De optimale hyperparameterindstillinger for Adam og SGD kan variere afhængigt af den specifikke applikation og det anvendte datasæt.- Omhyggelig eksperimentering og evaluering er nødvendig for at bestemme den bedste hyperparameterkonfiguration for en given RNN-GAN-opgave.
Sammenfattende er Adam og SGD begge effektive optimeringsværktøjer til RNN-GAN'er, men de har forskellige styrker og svagheder. Adam er mere robust over for tunghalestøj og har en tendens til at konvergere hurtigere og mere pålideligt, mens SGD er mere robust over for velkoncentreret støj og har en tendens til at præstere bedre i opgaver, hvor støjen er godt koncentreret.
Citater:[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