Le differenze principali tra l'utilizzo di Adam e SGD negli RNN-GAN sono:
1. Tassi di apprendimento adattivo:
- Adam utilizza tassi di apprendimento adattivi per ciascun parametro, regolando la dimensione del passo in base al primo e al secondo momento stimati dei gradienti.- SGD utilizza un tasso di apprendimento fisso per tutti i parametri, il che può portare a una convergenza più lenta e a un addestramento meno stabile.
2. Slancio:
- Adam include lo slancio, che aiuta il modello a convergere più velocemente e in modo più robusto.- L’SGD non include lo slancio, che può portare a una convergenza più lenta e a una formazione meno solida.
3. Rumore a coda pesante:
- Adam è più resistente al rumore a coda pesante nei gradienti stocastici, che può verificarsi in determinati compiti come i modelli di attenzione.- L'SGD è meno robusto rispetto al rumore a coda pesante e in questi casi può convergere scarsamente.
4. Convergenza:
- Adam tende a convergere più velocemente e in modo più affidabile rispetto a SGD, specialmente nei compiti in cui il rumore nei gradienti stocastici è pesante.- In questi casi SGD può convergere più lentamente e in modo meno affidabile di Adam.
5. Ottimizzazione degli iperparametri:
- Adam richiede una minore regolazione degli iperparametri rispetto a SGD, poiché si adatta al cambiamento della velocità e dello slancio di apprendimento.- SGD richiede una maggiore regolazione degli iperparametri, poiché la velocità di apprendimento e lo slancio fissi devono essere impostati con attenzione.
6. Prestazioni:
- Adam tende a ottenere risultati migliori rispetto a SGD nei compiti in cui il rumore nei gradienti stocastici è pesante, come i modelli di attenzione.- SGD tende a funzionare meglio di Adam nelle attività in cui il rumore nei gradienti stocastici è ben concentrato, come l'addestramento su ImageNet.
7. Robustezza:
- Adam è più robusto nei confronti dei dati rumorosi e può gestire il rumore dalla coda pesante meglio di SGD.- L'SGD è meno robusto rispetto ai dati rumorosi e può convergere scarsamente in presenza di rumore a coda pesante.
8. Stabilità:
- Adam è più stabile di SGD, poiché si adatta al cambiamento del tasso di apprendimento e dello slancio.- SGD può essere meno stabile di Adam, specialmente nei compiti in cui il rumore nei gradienti stocastici è pesante.
9. Metodi d'insieme:
- Adam può essere utilizzato nei metodi ensemble per migliorare le prestazioni e la robustezza del modello.- SGD può essere utilizzato anche nei metodi ensemble, ma potrebbe richiedere una messa a punto più attenta degli iperparametri.
10. Ottimizzazione specifica dell'applicazione:
- Le impostazioni ottimali degli iperparametri per Adam e SGD possono variare a seconda dell'applicazione specifica e del set di dati utilizzati.- Sono necessarie un'attenta sperimentazione e valutazione per determinare la migliore configurazione dell'iperparametro per un dato compito RNN-GAN.
In sintesi, Adam e SGD sono entrambi ottimizzatori efficaci per RNN-GAN, ma hanno punti di forza e di debolezza diversi. Adam è più robusto nei confronti del rumore dalla coda pesante e tende a convergere più velocemente e in modo più affidabile, mentre SGD è più robusto nei confronti del rumore ben concentrato e tende a ottenere prestazioni migliori nelle attività in cui il rumore è ben concentrato.
Citazioni:[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