Kluczowe różnice pomiędzy wykorzystaniem Adama i SGD w RNN-GAN to:
1. Adaptacyjne współczynniki uczenia się:
- Adam stosuje adaptacyjne współczynniki uczenia się dla każdego parametru, dostosowując wielkość kroku na podstawie szacowanych pierwszych i drugich momentów gradientów.- SGD wykorzystuje stałą szybkość uczenia się dla wszystkich parametrów, co może prowadzić do wolniejszej konwergencji i mniej stabilnego treningu.
2. Pęd:
- Adam uwzględnia pęd, co pomaga modelowi uzyskać zbieżność szybciej i solidniej.- SGD nie uwzględnia dynamiki, co może prowadzić do wolniejszej konwergencji i mniej solidnego szkolenia.
3. Hałas o grubym ogonie:
- Adam jest bardziej odporny na szum o grubych ogonach w gradientach stochastycznych, który może wystąpić w niektórych zadaniach, takich jak modele uwagi.- SGD jest mniej odporny na szum gruby i w takich przypadkach może słabo zbiegać się.
4. Konwergencja:
- Adam ma tendencję do osiągania zbieżności szybciej i bardziej niezawodnie niż SGD, szczególnie w zadaniach, w których szum w gradientach stochastycznych jest ciężki.- W takich przypadkach SGD może zbiegać się wolniej i mniej niezawodnie niż Adam.
5. Strojenie hiperparametrów:
- Adam wymaga mniejszego strojenia hiperparametrów niż SGD, ponieważ dostosowuje się do zmieniającego się tempa uczenia się i pędu.- SGD wymaga większego dostrojenia hiperparametrów, ponieważ należy dokładnie ustawić stałą szybkość uczenia się i pęd.
6. Wydajność:
- Adam zwykle radzi sobie lepiej niż SGD w zadaniach, w których szum w gradientach stochastycznych jest gęsty, np. w modelach uwagi.- SGD zwykle radzi sobie lepiej niż Adam w zadaniach, w których szum w gradientach stochastycznych jest dobrze skoncentrowany, takich jak szkolenie ImageNet.
7. Wytrzymałość:
- Adam jest bardziej odporny na zaszumione dane i radzi sobie lepiej z szumami ciężkimi niż SGD.- SGD jest mniej odporny na zaszumione dane i może słabo zbiegać się w obecności szumu ciężkiego.
8. Stabilność:
- Adam jest stabilniejszy niż SGD, ponieważ dostosowuje się do zmieniającego się tempa i dynamiki uczenia się.- SGD może być mniej stabilny niż Adam, szczególnie w zadaniach, w których szum w gradientach stochastycznych jest ciężki.
9. Metody składania:
- Adama można używać w metodach zespołowych, aby poprawić wydajność i solidność modelu.- SGD można również stosować w metodach zespołowych, ale może wymagać dokładniejszego dostrojenia hiperparametrów.
10. Strojenie specyficzne dla aplikacji:
- Optymalne ustawienia hiperparametrów dla Adama i SGD mogą się różnić w zależności od konkretnej aplikacji i używanego zbioru danych.— Aby określić najlepszą konfigurację hiperparametrów dla danego zadania RNN-GAN, konieczne są dokładne eksperymenty i oceny.
Podsumowując, zarówno Adam, jak i SGD są skutecznymi optymalizatorami sieci RNN-GAN, ale mają różne mocne i słabe strony. Adam jest bardziej odporny na hałas gruby i ma tendencję do szybszego i bardziej niezawodnego zbiegania się, podczas gdy SGD jest bardziej odporny na dobrze skoncentrowany szum i zwykle radzi sobie lepiej w zadaniach, w których hałas jest dobrze skoncentrowany.
Cytaty:[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