Οι βασικές διαφορές μεταξύ της χρήσης Adam και SGD σε RNN-GAN είναι:
1. Προσαρμοστικά ποσοστά μάθησης:
- Ο Adam χρησιμοποιεί προσαρμοστικούς ρυθμούς εκμάθησης για κάθε παράμετρο, προσαρμόζοντας το μέγεθος του βήματος με βάση τις εκτιμώμενες πρώτες και δεύτερες στιγμές των κλίσεων.- Το SGD χρησιμοποιεί ένα σταθερό ρυθμό εκμάθησης για όλες τις παραμέτρους, το οποίο μπορεί να οδηγήσει σε πιο αργή σύγκλιση και λιγότερο σταθερή εκπαίδευση.
2. Ορμή:
- Ο Adam περιλαμβάνει ορμή, η οποία βοηθά το μοντέλο να συγκλίνει ταχύτερα και πιο ισχυρά.- Το SGD δεν περιλαμβάνει ορμή, η οποία μπορεί να οδηγήσει σε πιο αργή σύγκλιση και λιγότερο ισχυρή προπόνηση.
3. Heavy-Tailed Noise:
- Ο Adam είναι πιο ανθεκτικός σε θόρυβο με μεγάλη ουρά στις στοχαστικές κλίσεις, που μπορεί να προκύψουν σε ορισμένες εργασίες, όπως μοντέλα προσοχής.- Το SGD είναι λιγότερο ανθεκτικό σε βαρύ θόρυβο και μπορεί να συγκλίνει ελάχιστα σε τέτοιες περιπτώσεις.
4. Σύγκλιση:
- Ο Adam τείνει να συγκλίνει ταχύτερα και πιο αξιόπιστα από το SGD, ειδικά σε εργασίες όπου ο θόρυβος στις στοχαστικές κλίσεις είναι βαρύς.- Το SGD μπορεί να συγκλίνει πιο αργά και λιγότερο αξιόπιστα από τον Adam σε τέτοιες περιπτώσεις.
5. Συντονισμός υπερπαραμέτρων:
- Ο Adam απαιτεί λιγότερο συντονισμό υπερπαραμέτρων από το SGD, καθώς προσαρμόζεται στον μεταβαλλόμενο ρυθμό μάθησης και ορμή.- Το SGD απαιτεί περισσότερο συντονισμό υπερπαραμέτρων, καθώς ο σταθερός ρυθμός εκμάθησης και η ορμή πρέπει να ρυθμιστούν προσεκτικά.
6. Απόδοση:
- Ο Adam τείνει να αποδίδει καλύτερα από το SGD σε εργασίες όπου ο θόρυβος στις στοχαστικές κλίσεις είναι βαρύς, όπως τα μοντέλα προσοχής.- Το SGD τείνει να αποδίδει καλύτερα από τον Adam σε εργασίες όπου ο θόρυβος στις στοχαστικές κλίσεις είναι καλά συγκεντρωμένος, όπως η εκπαίδευση στο ImageNet.
7. Στιβαρότητα:
- Ο Adam είναι πιο ανθεκτικός σε θορυβώδη δεδομένα και μπορεί να χειριστεί τον βαρύ θόρυβο καλύτερα από το SGD.- Το SGD είναι λιγότερο ανθεκτικό σε θορυβώδη δεδομένα και μπορεί να συγκλίνει ελάχιστα παρουσία θορύβου μεγάλης ουράς.
8. Σταθερότητα:
- Ο Adam είναι πιο σταθερός από το SGD, καθώς προσαρμόζεται στον μεταβαλλόμενο ρυθμό μάθησης και ορμή.- Το SGD μπορεί να είναι λιγότερο σταθερό από τον Adam, ειδικά σε εργασίες όπου ο θόρυβος στις στοχαστικές κλίσεις είναι βαρύς.
9. Μέθοδοι συνόλου:
- Το Adam μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε μεθόδους συνόλου για τη βελτίωση της απόδοσης και της ευρωστίας του μοντέλου.- Το SGD μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί σε μεθόδους συνόλου, αλλά μπορεί να απαιτεί πιο προσεκτικό συντονισμό των υπερπαραμέτρων.
10. Συντονισμός για συγκεκριμένη εφαρμογή:
- Οι βέλτιστες ρυθμίσεις υπερπαραμέτρων για το Adam και το SGD ενδέχεται να διαφέρουν ανάλογα με τη συγκεκριμένη εφαρμογή και το σύνολο δεδομένων που χρησιμοποιούνται.- Απαιτούνται προσεκτικοί πειραματισμοί και αξιολόγηση για τον προσδιορισμό της καλύτερης διαμόρφωσης υπερπαραμέτρων για μια δεδομένη εργασία RNN-GAN.
Συνοπτικά, ο Adam και ο SGD είναι και οι δύο αποτελεσματικοί βελτιστοποιητές για RNN-GAN, αλλά έχουν διαφορετικά δυνατά και αδύνατα σημεία. Ο Adam είναι πιο ανθεκτικός σε θόρυβο με μεγάλη ουρά και τείνει να συγκλίνει ταχύτερα και πιο αξιόπιστα, ενώ το SGD είναι πιο ανθεκτικό σε καλά συγκεντρωμένο θόρυβο και τείνει να αποδίδει καλύτερα σε εργασίες όπου ο θόρυβος είναι καλά συγκεντρωμένος.
Αναφορές:[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