Tärkeimmät erot Adamin ja SGD:n välillä RNN-GAN:issa ovat:
1. Adaptiiviset oppimisnopeudet:
- Adam käyttää adaptiivisia oppimisnopeuksia kullekin parametrille ja säätää askelkokoa gradientin arvioidun ensimmäisen ja toisen hetken perusteella.- SGD käyttää kiinteää oppimisnopeutta kaikille parametreille, mikä voi johtaa hitaampaan konvergenssiin ja vähemmän vakaaseen harjoitteluun.
2. Momentum:
- Adam sisältää vauhtia, joka auttaa mallia konvergoimaan nopeammin ja vankemmin.- SGD ei sisällä vauhtia, mikä voi johtaa hitaampaan lähentymiseen ja vähemmän vahvaan harjoitteluun.
3. Heavy-taled Noise:
- Adam on kestävämpi raskaan hännän melulle stokastisissa gradienteissa, joita voi esiintyä tietyissä tehtävissä, kuten tarkkaavaisuusmalleissa.- SGD on vähemmän kestävä kovaääniseen kohinaan ja voi konvergoitua huonosti tällaisissa tapauksissa.
4. Konvergenssi:
- Adam pyrkii konvergoimaan nopeammin ja luotettavammin kuin SGD, varsinkin tehtävissä, joissa stokastisten gradientien kohina on voimakasta.- SGD voi konvergoida hitaammin ja vähemmän luotettavasti kuin Adam tällaisissa tapauksissa.
5. Hyperparametrien viritys:
- Adam vaatii vähemmän hyperparametrien viritystä kuin SGD, koska se mukautuu muuttuvaan oppimisnopeuteen ja -vauhtiin.- SGD vaatii enemmän hyperparametrien viritystä, koska kiinteä oppimisnopeus ja liikemäärä on asetettava huolellisesti.
6. Suorituskyky:
- Adam pärjää SGD:tä paremmin tehtävissä, joissa stokastisten gradientien kohina on voimakasta, kuten huomiomallit.- SGD toimii yleensä paremmin kuin Adam tehtävissä, joissa stokastisten gradientien melu on hyvin keskittynyt, kuten ImageNet-harjoittelussa.
7. Kestävyys:
- Adam on kestävämpi meluisalle datalle ja pystyy käsittelemään kovaäänistä melua paremmin kuin SGD.- SGD on vähemmän kestävä kohinaiselle datalle ja voi konvergoida huonosti raskaan hännän kohinan läsnäollessa.
8. Vakaus:
- Adam on vakaampi kuin SGD, koska se mukautuu muuttuvaan oppimisnopeuteen ja -vauhtiin.- SGD voi olla vähemmän vakaa kuin Adam, varsinkin tehtävissä, joissa stokastisten gradientien melu on voimakasta.
9. Kokousmenetelmät:
- Adamia voidaan käyttää ensemble-menetelmissä parantamaan mallin suorituskykyä ja kestävyyttä.- SGD:tä voidaan käyttää myös ensemble-menetelmissä, mutta se saattaa vaatia tarkempaa hyperparametrien viritystä.
10. Sovelluskohtainen viritys:
- Optimaaliset hyperparametriasetukset Adamille ja SGD:lle voivat vaihdella käytettävän sovelluksen ja tietojoukon mukaan.- Huolellinen kokeilu ja arviointi ovat tarpeen parhaan hyperparametrikonfiguraation määrittämiseksi tietylle RNN-GAN-tehtävälle.
Yhteenvetona voidaan todeta, että Adam ja SGD ovat molemmat tehokkaita RNN-GAN-optimoijia, mutta niillä on erilaisia vahvuuksia ja heikkouksia. Adam on kestävämpi kovaääniselle melulle ja pyrkii lähentymään nopeammin ja luotettavammin, kun taas SGD on kestävämpi hyvin keskittyneelle melulle ja toimii paremmin tehtävissä, joissa melu on hyvin keskittynyt.
Lainaukset:[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