RNN-GAN での Adam と SGD の使用の主な違いは次のとおりです。
1. 適応学習率:
- Adam は各パラメータに適応学習率を使用し、勾配の推定 1 次モーメントと 2 次モーメントに基づいてステップ サイズを調整します。- SGD はすべてのパラメーターに対して固定学習率を使用するため、収束が遅くなり、トレーニングの安定性が低下する可能性があります。
2. 勢い:
- Adam にはモーメンタムが含まれており、これによりモデルの収束がより速く、より堅牢になります。- SGD には運動量が含まれていないため、収束が遅くなり、トレーニングの堅牢性が低下する可能性があります。
3. ヘビーテールノイズ:
- Adam は、注意モデルなどの特定のタスクで発生する可能性がある、確率的勾配のヘビーテール ノイズに対してより堅牢です。- SGD はヘビーテール ノイズに対する耐性が低く、そのような場合には収束が不十分になる可能性があります。
4. 収束:
- Adam は、特に確率的勾配のノイズがヘビーテールであるタスクにおいて、SGD よりも速く、より確実に収束する傾向があります。- このような場合、SGD は Adam よりも収束が遅く、信頼性も低くなります。
5. ハイパーパラメータ調整:
- Adam は、変化する学習率と勢いに適応するため、SGD よりもハイパーパラメータの調整が少なくて済みます。- SGD では、固定学習率と運動量を慎重に設定する必要があるため、より多くのハイパーパラメータ調整が必要です。
6. パフォーマンス:
- Adam は、アテンション モデルなど、確率的勾配のノイズがヘビーテールであるタスクでは、SGD よりも優れたパフォーマンスを発揮する傾向があります。- SGD は、ImageNet トレーニングなど、確率的勾配のノイズが集中しているタスクでは Adam よりも優れたパフォーマンスを発揮する傾向があります。
7. 堅牢性:
- Adam はノイズの多いデータに対してより堅牢であり、SGD よりもヘビーテール ノイズをうまく処理できます。- SGD はノイズの多いデータに対する耐性が低く、ヘビーテール ノイズが存在すると収束が不十分になる可能性があります。
8. 安定性:
- Adam は、変化する学習率と勢いに適応するため、SGD よりも安定しています。- SGD は、特に確率的勾配のノイズがヘビーテールであるタスクでは、Adam よりも安定性に劣る可能性があります。
9. アンサンブルメソッド:
- Adam をアンサンブル手法で使用して、モデルのパフォーマンスと堅牢性を向上させることができます。- SGD はアンサンブル手法でも使用できますが、ハイパーパラメータのより慎重な調整が必要になる場合があります。
10. アプリケーション固有のチューニング:
- Adam と SGD の最適なハイパーパラメータ設定は、使用されている特定のアプリケーションとデータセットによって異なる場合があります。- 特定の RNN-GAN タスクに最適なハイパーパラメーター構成を決定するには、慎重な実験と評価が必要です。
要約すると、Adam と SGD はどちらも RNN-GAN にとって効果的なオプティマイザーですが、異なる長所と短所があります。 Adam はヘビーテール ノイズに対してより堅牢であり、より高速かつ確実に収束する傾向があります。一方、SGD は十分に集中したノイズに対してより堅牢で、ノイズが十分に集中しているタスクでより優れたパフォーマンスを発揮する傾向があります。
引用:[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