De belangrijkste verschillen tussen het gebruik van Adam en SGD in RNN-GAN's zijn:
1. Adaptieve leertarieven:
- Adam gebruikt adaptieve leersnelheden voor elke parameter, waarbij hij de stapgrootte aanpast op basis van de geschatte eerste en tweede momenten van de gradiënten.- SGD gebruikt een vast leertempo voor alle parameters, wat kan leiden tot langzamere convergentie en minder stabiele training.
2. Momentum:
- Adam voegt momentum toe, waardoor het model sneller en robuuster kan convergeren.- SGD omvat geen momentum, wat kan leiden tot langzamere convergentie en minder robuuste training.
3. Zwaar staartgeluid:
- Adam is robuuster tegen zware ruis in de stochastische gradiënten, die kunnen voorkomen bij bepaalde taken, zoals aandachtsmodellen.- SGD is minder robuust tegen zwaarstaartgeluid en kan in dergelijke gevallen slecht convergeren.
4. Convergentie:
- Adam heeft de neiging sneller en betrouwbaarder te convergeren dan SGD, vooral bij taken waarbij de ruis in stochastische gradiënten zwaar is.- SGD kan in dergelijke gevallen langzamer en minder betrouwbaar convergeren dan Adam.
5. Hyperparameterafstemming:
- Adam vereist minder hyperparameterafstemming dan SGD, omdat het zich aanpast aan de veranderende leersnelheid en het veranderende momentum.- SGD vereist meer afstemming van de hyperparameters, omdat de vaste leersnelheid en het momentum zorgvuldig moeten worden ingesteld.
6. Prestaties:
- Adam presteert doorgaans beter dan SGD bij taken waarbij de ruis in stochastische gradiënten zwaar is, zoals bij aandachtsmodellen.- SGD presteert doorgaans beter dan Adam bij taken waarbij de ruis in stochastische gradiënten goed geconcentreerd is, zoals ImageNet-training.
7. Robuustheid:
- Adam is beter bestand tegen gegevens met veel ruis en kan beter omgaan met ruis met zware staarten dan SGD.- SGD is minder robuust tegen ruis en kan slecht convergeren in de aanwezigheid van zware ruis.
8. Stabiliteit:
- Adam is stabieler dan SGD, omdat het zich aanpast aan de veranderende leersnelheid en het veranderende momentum.- SGD kan minder stabiel zijn dan Adam, vooral bij taken waarbij de ruis in stochastische gradiënten zwaar is.
9. Ensemblemethoden:
- Adam kan worden gebruikt in ensemblemethoden om de prestaties en robuustheid van het model te verbeteren.- SGD kan ook worden gebruikt in ensemblemethoden, maar vereist mogelijk een zorgvuldigere afstemming van de hyperparameters.
10. Toepassingsspecifieke afstemming:
- De optimale hyperparameterinstellingen voor Adam en SGD kunnen variëren, afhankelijk van de specifieke toepassing en dataset die wordt gebruikt.- Zorgvuldige experimenten en evaluatie zijn nodig om de beste hyperparameterconfiguratie voor een gegeven RNN-GAN-taak te bepalen.
Samenvattend zijn Adam en SGD beide effectieve optimalisaties voor RNN-GAN's, maar ze hebben verschillende sterke en zwakke punten. Adam is robuuster tegen zwaarstaartgeluid en heeft de neiging sneller en betrouwbaarder te convergeren, terwijl SGD robuuster is tegen goed geconcentreerd geluid en beter presteert bij taken waarbij het geluid goed geconcentreerd is.
Citaties:[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