Podczas szkolenia RNN-GANE (powtarzające się generatywne sieci przeciwne oparte na sieci neuronowej) wybór optymalizatora odgrywa kluczową rolę w określaniu wydajności, stabilności i jakości wyuczonego modelu. Dwa powszechnie używane optymalizatory w tym kontekście to ADAM i stochastyczne pochodzenie gradientu (SGD). Ich kluczowe różnice i wpływ na gany RNN można zrozumieć pod względem ich dynamiki optymalizacji, właściwości konwergencji, zdolności adaptacyjnych do architektury sieci oraz wpływu na procedurę szkolenia przeciwnika.
mechanizmy optymalizacji
Adam to adaptacyjna metoda uczenia się, która łączy zalety dwóch innych rozszerzeń stochastycznych opadania gradientu: ADAGRAD i RMSPROP. Oblicza indywidualne adaptacyjne wskaźniki uczenia się dla różnych parametrów od szacunków pierwszych i drugiej momenty gradientów. W szczególności Adam śledzi wykładniczo rozkładającą się średnią przeszłych gradientów (pierwsza chwila) i kwadratowych gradientów (drugi moment), wykorzystując je do dostosowania szybkości uczenia się dla każdego parametru indywidualnie. Ten adaptacyjny mechanizm wielkości stopnia pozwala Adamowi szybko się zbiegać i dobrze radzić sobie z rzadkimi gradientami i hałaśliwymi zadaniami.
Z drugiej strony, SGD aktualizuje parametry za pomocą gradientu funkcji straty w odniesieniu do parametrów, skalowanych przez stałą szybkość uczenia się i prawdopodobnie zawierające pęd. Tradycyjny SGD wykorzystuje globalny wskaźnik uczenia się, który dotyczy jednolicie do wszystkich parametrów. Chociaż sprawia to, że SGD koncepcyjnie jest proste, a czasem bardzo skuteczne, wymaga starannego dostrojenia wskaźnika uczenia się i parametrów pędu, aby dobrze działać.
###
Adam ogólnie zapewnia szybszą konwergencję w porównaniu do SGD. Jego adaptacyjna natura pomaga poradzić sobie z często niestabilną dynamiką treningu przeciwnika w GAN. Gany RNN, które łączą modelowanie sekwencji poprzez RNN i uczenie się przeciwne w GAN, często cierpią na niestabilność szkolenia, takie jak zawalenie się trybu, zniknięcie lub eksplodowanie gradientów oraz zachowania oscylacyjne między dyskryminatorem a generatorem. Zdolność Adama do dostosowywania wskaźników uczenia się dla każdego parametru pomaga w pewnym stopniu złagodzić te problemy, zapewniając bardziej stabilne aktualizacje gradientu, szczególnie wczesne szkolenie.
Natomiast SGD może być wolniejszy dla zbieżności i bardziej wrażliwy na strojenie hiperparametrów. Jednak po prawidłowym dostrojeniu z harmonogramami szybkości uczenia się i pędu SGD może prowadzić do bardziej stabilnej dynamiki treningu i lepszej konwergencji końcowej. Wynika to częściowo z tendencji SGD do zbieżności do pochłaniania minimów w krajobrazie strat, co koreluje z lepszą wydajnością uogólnienia w wielu zadaniach głębokiego uczenia się.
Wpływ na zawalenie się trybu i różnorodność w generacji
Upadek trybu, w którym generator wytwarza ograniczone odmiany wyjściowych, stanowi znaczący problem w szkoleniu GAN. Badania pokazują, że Adam, choć adaptacyjny i szybki do zbieżności, czasami może utknąć w ostrzejszej lokalnej minima, co może przyczynić się do utrzymywania się zapaści trybu w ganach, w tym ganach RNN. Zaobserwowano, że SGD, z znormalizowanymi lub mentalnymi wariantami, promuje lepszą eksplorację przestrzeni parametrów, zmniejszając zapadnięcie się trybu poprzez popychanie parametrów modelu w kierunku minimalnych obszarów powierzchni straty, które odpowiadają bardziej różnorodnym rozkładom wyjściowym.
Norma gradientu i dynamika aktualizacji
Ważny wgląd empiryczny dotyczący różnicy między ADAM a SGD w GANS jest związany z normą aktualizacji parametrów. Aktualizacje Adama są znormalizowane na podstawie szacowanej wariancji przeszłych gradientów, która zachowuje stabilne wielkości aktualizacji, nawet gdy gradienty różnią się znacznie. Specyficzny rodzaj SGD o nazwie znormalizowany SGD (NSGD) został zaproponowany jako prostsza alternatywa dla Adama, w której gradienty są znormalizowane, aby mieć taką samą normę jak aktualizacje Adama. Podejście to zmusza dyskryminatora i generatora do aktualizacji w zakresie zgodnych stawek, co jest kluczowe w szkoleniu przeciwnych w celu utrzymania równowagi między konkurencyjnymi modelami w ganach RNN.
Badania wskazują, że taka normalizacja pomaga dopasować wydajność Adama i czasami ją przewyższa, co sugeruje, że jedna z głównych zalet Adama może polegać na domyślnej normalizacji aktualizacji, a nie natura wskaźnika uczenia się adaptacyjnego.
zdolność adaptacyjna do architektur RNN
RNN z natury cierpią z powodu takich problemów, jak znikanie i eksplodowanie gradientów, szczególnie w długości długich sekwencji. Aktualizacje adaptacyjne Adama są szczególnie skuteczne w rozwiązywaniu tych problemów, ponieważ dostosowuje szybkość uczenia się indywidualnie dla każdego parametru, umożliwiając modelowi głębsze lub dłuższe RNN. Jest to znacząca zaleta w stosunku do SGD, w której jednolite wskaźniki uczenia się między parametrami mogą wymagać skomplikowanego planowania i strojenia.
U gan RNN interakcja treningu przeciwnika z zależnościami czasowymi RNN zwiększa złożoność. Zdolność Adama do szybkiego reagowania na zmiany w krajobrazie gradientu może ustabilizować proces uczenia się, szczególnie na wczesnych etapach szkolenia, w których generator i dyskryminator szybko się rozwijają.
Hiperparametr wrażliwość i strojenie
SGD często wymaga skrupulatnego strojenia hiperparametrów, takich jak harmonogramy rozpadu szybkości uczenia się, pęd, rozmiar partii, a czasem ciepłe restart. Gdy są one optymalnie wybrane, SGD może przewyższyć Adama, szczególnie pod względem uogólnienia. Adam jest uważany za bardziej niezawodny dla hiperparametrów MIS-MIF, często przynosząc rozsądne wyniki „poza pudełkiem” z domyślnymi parametrami.
W praktyce oznacza to, że w przypadku Ganów RNN, jeśli zasoby obliczeniowe i czas na eksperymenty są ograniczone, Adam jest preferowanym wyborem. Jeśli jednak zasoby umożliwiają szeroką optymalizację hiperparametrów, SGD może prowadzić do lepszych i bardziej stabilnych długoterminowych wyników.
Uogólnienie i solidność
Sieci neuronowe wyszkolone w SGD na ogół wykazują lepsze umiejętności uogólnienia i niezawodność zaburzeń wejściowych w porównaniu z tymi przeszkolonymi z Adamem. W różnych badaniach pokazano to w sieci neuronowej Lipschitz Stałe i normy gradientu. Podczas gdy wyniki te są głównie wykazane w sieciach zasilających lub splotowych, zasady rozciągają się na gany RNN przez analogię.
Agresywne i elastyczne aktualizacje Adama czasami prowadzą do ostrzejszego minima w krajobrazie strat, co może zmniejszyć uogólnienie i solidność. Tendencja SGD do płaskiej minima zapewnia korzyści regularyzacji, które są cenne w zadaniach modelowania generatywnego, w których kluczowe jest wytwarzanie różnorodnych i wysokiej wierności wyników, które dobrze uogólniają.
Wydajność obliczeniowa i rozważania praktyczne
Adam wymaga dodatkowej pamięci i obliczeń, aby zachować szacunki na parametrowe pierwsze i drugie momenty. Ten ogólny narzut jest mnożony w ganach RNN, gdzie zarówno powtarzające się architektury, jak i podwójne sieci GAN zwiększają liczbę parametrów. SGD jest tańszy i prostszy obliczeniowo pod względem śladu pamięci.
Jednak szybsza konwergencja Adama i niższa wrażliwość na wybory wskaźników uczenia się często to komponują w praktyce, szczególnie w przypadku dużych i złożonych ganiców RNN, w których czas treningu i stabilność są znaczącymi wąskymi wąskymi wąskymi gardłami.
Podsumowanie kluczowych różnic w ganach RNN
- Adam dostosowuje wskaźniki uczenia się indywidualnie na parametr; SGD wykorzystuje stały globalny wskaźnik uczenia się (z opcjonalnym pędem).
- Adam zbiega się szybciej i jest początkowo bardziej stabilny w szkoleniu przeciwnym; SGD wymaga starannego strojenia, ale może zapewnić lepszą końcową konwergencję.
- Normalizacja aktualizacji Adama pomaga zrównoważyć aktualizacje generatora i dyskryminatora w GANS; SGD może cierpieć na nierównowagę bez normalizacji.
- Adam łagodzi problemy szkoleniowe RNN, takie jak znikanie gradientów poprzez adaptacyjne wskaźniki uczenia się; SGD mniej skuteczne bez strojenia.
- SGD prowadzi do płaskiej minima, lepszego uogólnienia i zmniejszenia potencjału zapadnięcia się w tryb w GANS w porównaniu z ostrzejszą minimą Adama.
- Adam jest bardziej odporny na wybory hiperparametrów; SGD może wymagać większego strojenia, ale często daje lepszą solidność i uogólnienie.
- Adam ma więcej kosztów obliczeniowych z powodu szacunków momentu; SGD jest prostszy i bardziej wydajny pamięć.