Les principales différences entre l'utilisation d'Adam et de SGD dans les RNN-GAN sont :
1. Taux d'apprentissage adaptatif :
- Adam utilise des taux d'apprentissage adaptatifs pour chaque paramètre, en ajustant la taille du pas en fonction des premier et deuxième moments estimés des gradients.- SGD utilise un taux d'apprentissage fixe pour tous les paramètres, ce qui peut entraîner une convergence plus lente et une formation moins stable.
2. Élan :
- Adam inclut l'élan, ce qui aide le modèle à converger plus rapidement et de manière plus robuste.- SGD n'inclut pas l'élan, ce qui peut conduire à une convergence plus lente et à une formation moins robuste.
3. Bruit à queue lourde :
- Adam est plus robuste au bruit à queue lourde dans les gradients stochastiques, qui peuvent survenir dans certaines tâches comme les modèles d'attention.- SGD est moins robuste au bruit à queue lourde et peut mal converger dans de tels cas.
4. Convergence :
- Adam a tendance à converger plus rapidement et de manière plus fiable que SGD, en particulier dans les tâches où le bruit dans les gradients stochastiques est lourd.- SGD peut converger plus lentement et de manière moins fiable qu'Adam dans de tels cas.
5. Réglage des hyperparamètres :
- Adam nécessite moins de réglages d'hyperparamètres que SGD, car il s'adapte à l'évolution du taux et de l'élan d'apprentissage.- SGD nécessite davantage de réglages d'hyperparamètres, car le taux d'apprentissage et l'élan fixes doivent être soigneusement définis.
6. Performances :
- Adam a tendance à être plus performant que SGD dans les tâches où le bruit dans les gradients stochastiques est lourd, comme les modèles d'attention.- SGD a tendance à être plus performant qu'Adam dans les tâches où le bruit dans les gradients stochastiques est bien concentré, comme la formation ImageNet.
7. Robustesse :
- Adam est plus robuste aux données bruyantes et peut mieux gérer le bruit à queue lourde que SGD.- SGD est moins robuste aux données bruitées et peut mal converger en présence de bruit à queue lourde.
8. Stabilité :
- Adam est plus stable que SGD, car il s'adapte à l'évolution du taux et de la dynamique d'apprentissage.- SGD peut être moins stable qu'Adam, en particulier dans les tâches où le bruit dans les gradients stochastiques est lourd.
9. Méthodes d'ensemble :
- Adam peut être utilisé dans des méthodes d'ensemble pour améliorer les performances et la robustesse du modèle.- SGD peut également être utilisé dans les méthodes d'ensemble, mais cela peut nécessiter un réglage plus minutieux des hyperparamètres.
10. Réglage spécifique à l'application :
- Les paramètres d'hyperparamètres optimaux pour Adam et SGD peuvent varier en fonction de l'application spécifique et de l'ensemble de données utilisés.- Une expérimentation et une évaluation minutieuses sont nécessaires pour déterminer la meilleure configuration d'hyperparamètres pour une tâche RNN-GAN donnée.
En résumé, Adam et SGD sont tous deux des optimiseurs efficaces pour les RNN-GAN, mais ils ont des forces et des faiblesses différentes. Adam est plus robuste au bruit à queue lourde et a tendance à converger plus rapidement et de manière plus fiable, tandis que SGD est plus robuste au bruit bien concentré et a tendance à mieux fonctionner dans les tâches où le bruit est bien concentré.
Citations :[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