De viktigste forskjellene mellom bruk av Adam og SGD i RNN-GAN er:
1. Adaptive læringsrater:
- Adam bruker adaptive læringsrater for hver parameter, og justerer trinnstørrelsen basert på estimerte første og andre momenter av gradientene.– SGD bruker en fast læringsrate for alle parametere, noe som kan føre til langsommere konvergens og mindre stabil trening.
2. Momentum:
– Adam inkluderer momentum, som hjelper modellen til å konvergere raskere og mer robust.– SGD inkluderer ikke momentum, noe som kan føre til tregere konvergens og mindre robust trening.
3. Tung-halestøy:
- Adam er mer robust mot tunghalestøy i de stokastiske gradientene, som kan oppstå i visse oppgaver som oppmerksomhetsmodeller.– SGD er mindre robust mot tunghalestøy og kan konvergere dårlig i slike tilfeller.
4. Konvergens:
– Adam har en tendens til å konvergere raskere og mer pålitelig enn SGD, spesielt i oppgaver der støyen i stokastiske gradienter er tunghale.– SGD kan konvergere langsommere og mindre pålitelig enn Adam i slike tilfeller.
5. Hyperparameterinnstilling:
– Adam krever mindre justering av hyperparametere enn SGD, ettersom den tilpasser seg skiftende læringshastighet og momentum.- SGD krever mer hyperparameterinnstilling, da den faste læringshastigheten og momentumet må settes nøye.
6. Ytelse:
– Adam har en tendens til å prestere bedre enn SGD i oppgaver der støyen i stokastiske gradienter er tunghale, for eksempel oppmerksomhetsmodeller.– SGD har en tendens til å prestere bedre enn Adam i oppgaver der støyen i stokastiske gradienter er godt konsentrert, som for eksempel ImageNet-trening.
7. Robusthet:
– Adam er mer robust mot støyende data og kan håndtere tunghalestøy bedre enn SGD.- SGD er mindre robust overfor støyende data og kan konvergere dårlig i nærvær av tunghalestøy.
8. Stabilitet:
– Adam er mer stabil enn SGD, ettersom den tilpasser seg skiftende læringshastighet og momentum.– SGD kan være mindre stabil enn Adam, spesielt i oppgaver der støyen i stokastiske gradienter er tunghale.
9. Ensemblemetoder:
– Adam kan brukes i ensemblemetoder for å forbedre ytelsen og robustheten til modellen.- SGD kan også brukes i ensemblemetoder, men det kan kreve mer nøye justering av hyperparametrene.
10. Programspesifikk justering:
- De optimale hyperparameterinnstillingene for Adam og SGD kan variere avhengig av den spesifikke applikasjonen og datasettet som brukes.- Nøye eksperimentering og evaluering er nødvendig for å bestemme den beste hyperparameterkonfigurasjonen for en gitt RNN-GAN-oppgave.
Oppsummert er Adam og SGD begge effektive optimaliserere for RNN-GAN, men de har forskjellige styrker og svakheter. Adam er mer robust mot tunghalestøy og har en tendens til å konvergere raskere og mer pålitelig, mens SGD er mer robust mot godt konsentrert støy og har en tendens til å prestere bedre i oppgaver der støyen er godt konsentrert.
Sitater:[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