RNN-GANS (반복 신경 네트워크 기반 생성 적대적 네트워크)를 훈련시킬 때, 최적화 선택은 학습 된 모델의 효율성, 안정성 및 품질을 결정하는 데 중요한 역할을합니다. 이 맥락에서 널리 사용되는 두 가지 최적화제는 Adam과 확률 구배 하강 (SGD)입니다. RNN-GAN에 대한 주요 차이점과 영향은 최적화 역학, 수렴 특성, 네트워크 아키텍처에 대한 적응성 및 대적 훈련 절차에 미치는 영향으로 이해 될 수 있습니다.
최적화 메커니즘
Adam은 확률 론적 구배 출신의 다른 확장의 장점 인 Adagrad 및 RMSProp을 결합한 적응 학습 속도 방법입니다. 그라디언트의 첫 번째 및 두 번째 모멘트 추정치에서 다른 매개 변수에 대한 개별 적응 학습 속도를 계산합니다. 구체적으로, Adam은 각 매개 변수의 학습 속도를 개별적으로 조정하기 위해 과거의 그라디언트 (첫 번째 순간) 및 제곱 구배 (두 번째 순간)의 기하 급수적으로 부패하는 평균을 추적합니다. 이 적응 적 단계 크기 메커니즘을 통해 Adam은 빠르게 수렴하고 드문 구배 및 시끄러운 작업을 잘 처리 할 수 있습니다.
한편, SGD는 매개 변수와 관련하여 손실 함수의 구배를 사용하여 매개 변수를 업데이트하고, 고정 학습 속도로 확장되고 모멘텀을 통합 할 수 있습니다. 전통적인 SGD는 글로벌 학습 속도를 사용하여 모든 매개 변수에 균일하게 적용됩니다. 이로 인해 SGD는 개념적으로 간단하고 때로는 매우 효과적이지만 학습 속도와 모멘텀 매개 변수를 잘 조정해야합니다.
GAN 훈련의 수렴 속도 및 안정성
Adam은 일반적으로 SGD에 비해 더 빠른 수렴을 제공합니다. 그것의 적응 적 특성은 종종 GAN의 불안정한 적대적 훈련 역학을 처리하는 데 도움이됩니다. RNNS와 Adversarial Learn를 통한 시퀀스 모델링을 결합한 RNN-GANS는 종종 모드 붕괴, 사라지거나 폭발하는 그라디언트, 판별 자와 발전기 사이의 진동 행동과 같은 훈련 불안정성으로 고통받습니다. 각 매개 변수에 대한 학습 속도를 조정하는 Adam의 능력은 특히 교육 초기에보다 안정적인 구배 업데이트를 제공함으로써 이러한 문제를 어느 정도 완화하는 데 도움이됩니다.
대조적으로 SGD는 수렴 속도가 느리고 하이퍼 파라미터 튜닝에 더 민감 할 수 있습니다. 그러나 학습 속도 일정과 운동량으로 올바르게 조정할 때 SGD는보다 안정적인 훈련 역학과 더 나은 최종 수렴으로 이어질 수 있습니다. 이것은 부분적으로 SGD가 손실 환경에서 평평한 최소값으로 수렴하는 경향이 있기 때문에 많은 딥 러닝 작업에서 더 나은 일반화 성능과 관련이 있습니다.
세대의 모드 붕괴 및 다양성에 미치는 영향
발전기가 제한된 품종의 출력을 생성하는 모드 붕괴는 GAN 훈련에서 중요한 문제입니다. 연구에 따르면 Adam은 적응적이고 빠르게 수렴하지만 때로는 RNN-GAN을 포함한 GAN의 모드 붕괴의 지속성에 기여할 수있는 현지 최소값에 갇힐 수 있습니다. 정규화되거나 모멘텀 구조 변형을 갖는 SGD는 매개 변수 공간의 더 나은 탐색을 촉진하는 것으로 관찰되었으며, 모델 매개 변수를보다 다양한 출력 분포에 해당하는 손실 표면의 최소 영역으로 밀어내어 모드 붕괴를 줄입니다.
그라디언트 표준 및 업데이트 역학
GANS에서 Adam과 SGD의 차이에 관한 중요한 경험적 통찰력은 매개 변수 업데이트의 표준과 관련이 있습니다. Adam의 업데이트는 과거 그라디언트의 추정 분산에 따라 정규화되며, 그라디언트가 크게 변하는 경우에도 안정적인 업데이트 크기를 보존합니다. 정규화 된 SGD (NSGD)라는 특정 유형의 SGD가 Adam의 간단한 대안으로 제안되었으며, 여기서 그라디언트는 Adam의 업데이트와 동일한 규범을 갖도록 정규화됩니다. 이 접근법은 식별기와 발전기가 호환되는 속도로 업데이트하도록 강요하며, 이는 RNN-GAN의 경쟁 모델 간의 균형을 유지하기 위해 적대 훈련에 중요합니다.
연구에 따르면 이러한 정상화는 Adam의 성능과 일치하고 때로는이를 능가하는 데 도움이되며, Adam의 주요 장점 중 하나가 적응 학습 속도 자연보다는 업데이트의 암시 적 정상화에있을 수 있음을 시사합니다.
RNN 아키텍처에 대한 적응성
RNN은 본질적으로 특히 긴 시퀀스 길이에 걸쳐 사라지거나 폭발하는 그라디언트와 같은 문제로 고통받습니다. Adam의 적응 형 업데이트는 각 매개 변수에 대한 학습 속도를 개별적으로 조정하므로 이러한 문제를 처리하는 데 특히 효과적이므로 모델이 더 깊이 또는 더 긴 RNN을 훈련시킬 수 있습니다. 이는 매개 변수의 균일 한 학습 속도가 복잡한 스케줄링 및 튜닝이 필요할 수있는 SGD에 비해 중요한 이점입니다.
RNN-GANS에서, RNN의 시간적 종속성과 적대 훈련의 상호 작용은 복잡성을 더합니다. 그라디언트 환경의 변화에 빠르게 반응 할 수있는 Adam의 능력은 특히 발전기와 판별자가 빠르게 진화하는 초기 훈련 단계에서 학습 과정을 안정화시킬 수 있습니다.
하이퍼 파라미터 감도 및 튜닝
SGD는 종종 학습 속도 붕괴 일정, 모멘텀, 배치 크기 및 때로는 따뜻한 재시작과 같은 세심한 하이퍼 파라미터 튜닝이 필요합니다. 이것들이 최적으로 선택되면 SGD는 특히 일반화 측면에서 Adam보다 성능이 우수 할 수 있습니다. Adam은 하이퍼 파라미터의 잘못된 특이점에 더 강력한 것으로 간주되며, 종종 기본 매개 변수와 함께 합리적인 결과를 "상자 외"결과를 산출합니다.
실제로, 이것은 RNN-GAN의 경우, 계산 자원과 실험 시간이 제한되어 있다면 Adam이 선호하는 선택 인 경향이 있음을 의미합니다. 그러나 리소스가 광범위한 하이퍼 파라미터 최적화를 허용하는 경우 SGD는 더 나은 장기 결과로 이어질 수 있습니다.
일반화 및 견고성
SGD 훈련 신경 네트워크는 일반적으로 Adam과의 훈련을받은 것과 비교하여 섭동을 입력 할 수있는 더 나은 일반화 능력과 견고성을 보여줍니다. 이것은 신경망 Lipschitz 상수 및 구배 규범을 조사한 다양한 연구에서 보여졌습니다. 이러한 결과는 주로 피드 포워드 또는 컨볼 루션 네트에서 입증되지만, 원리는 유추에 의해 RNN-gans로 확장됩니다.
Adam의 공격적이고 유연한 업데이트는 때때로 손실 환경에서 미니마를 선명하게 만들어 일반화와 견고성을 줄일 수 있습니다. 평평한 최소값에 대한 SGD의 경향은 생성 모델링 작업에서 가치가있는 정규화 이점을 제공하며, 이는 잘 일반화하는 다양한 충실도 출력을 생성하는 것이 중요합니다.
계산 효율성 및 실질적인 고려 사항
Adam은 첫 번째 및 두 번째 순간의 파라미터 당 추정치를 유지하기 위해 추가 메모리 및 계산이 필요합니다. 이 오버 헤드는 RNN-GAN에 곱한데, 여기서 재발 아키텍처와 GAN의 듀얼 네트워크는 매개 변수 수를 증가시킵니다. SGD는 메모리 풋 프린트 측면에서 계산적으로 저렴하고 단순합니다.
그러나 Adam의 더 빠른 수렴과 학습 속도 선택에 대한 감도가 낮은 민감도는 종종 훈련 시간과 안정성이 상당한 병목 현상 인 크고 복잡한 RNN-GAN의 경우 실제로이를 보상합니다.
RNN-GANS의 주요 차이점 요약
- Adam은 매개 변수 당 학습 속도를 개별적으로 조정합니다. SGD는 고정 된 글로벌 학습 속도 (선택적 운동량 포함)를 사용합니다.
- 아담은 더 빠르게 수렴하고 처음에는 적대 훈련에서 더 안정적입니다. SGD에는 신중한 튜닝이 필요하지만 최종 수렴이 향상 될 수 있습니다.
- Adam의 업데이트 정규화는 GAN의 생성기 및 판별기 업데이트의 균형을 맞추는 데 도움이됩니다. SGD는 정규화없이 불균형으로 고통받을 수 있습니다.
- Adam은 적응 형 학습 속도를 통해 사라지는 그라디언트와 같은 RNN 교육 문제를 완화합니다. SGD 튜닝없이 덜 효과적입니다.
-SGD는 아담의 더 날카로운 최소값에 비해 더 평평한 최소값, 더 나은 일반화 및 감소 모드 붕괴 전위로 이어집니다.
- Adam은 과수기 동물 선택에 더 강력합니다. SGD는 더 많은 튜닝이 필요할 수 있지만 종종 더 나은 견고성과 일반화를 산출합니다.
- 아담은 모멘트 추정으로 인해 더 많은 계산 간접비를 가지고 있습니다. SGD는 더 간단하고 메모리 효율적입니다.