As principais diferenças entre usar Adam e SGD em RNN-GANs são:
1. Taxas de aprendizagem adaptativas:
- Adam usa taxas de aprendizagem adaptativas para cada parâmetro, ajustando o tamanho do passo com base no primeiro e segundo momentos estimados dos gradientes.- O SGD utiliza uma taxa de aprendizagem fixa para todos os parâmetros, o que pode levar a uma convergência mais lenta e a um treino menos estável.
2. Momentum:
- Adam inclui impulso, o que ajuda o modelo a convergir de forma mais rápida e robusta.- O SGD não inclui impulso, o que pode levar a uma convergência mais lenta e a uma formação menos robusta.
3. Ruído de cauda pesada:
- Adam é mais robusto ao ruído de cauda pesada nos gradientes estocásticos, que podem ocorrer em certas tarefas como modelos de atenção.- O SGD é menos robusto ao ruído de cauda pesada e pode convergir mal nesses casos.
4. Convergência:
- Adam tende a convergir de forma mais rápida e confiável do que SGD, especialmente em tarefas onde o ruído em gradientes estocásticos é de cauda pesada.- O SGD pode convergir de forma mais lenta e menos confiável que o Adam nesses casos.
5. Ajuste de hiperparâmetros:
- Adam requer menos ajuste de hiperparâmetros do que SGD, pois se adapta às mudanças na taxa de aprendizado e no impulso.- O SGD requer mais ajuste de hiperparâmetros, pois a taxa de aprendizagem fixa e o impulso precisam ser cuidadosamente definidos.
6. Desempenho:
- Adam tende a ter um desempenho melhor que o SGD em tarefas onde o ruído em gradientes estocásticos é de cauda pesada, como modelos de atenção.- SGD tende a ter melhor desempenho que Adam em tarefas onde o ruído em gradientes estocásticos é bem concentrado, como no treinamento ImageNet.
7. Robustez:
- Adam é mais robusto para dados ruidosos e pode lidar melhor com ruídos de cauda pesada que o SGD.- O SGD é menos robusto para dados ruidosos e pode convergir mal na presença de ruído de cauda pesada.
8. Estabilidade:
- Adam é mais estável que o SGD, pois se adapta às mudanças na taxa e no impulso do aprendizado.- SGD pode ser menos estável que Adam, especialmente em tarefas onde o ruído em gradientes estocásticos é de cauda pesada.
9. Métodos de conjunto:
- Adam pode ser usado em métodos ensemble para melhorar o desempenho e a robustez do modelo.- SGD também pode ser usado em métodos ensemble, mas pode exigir um ajuste mais cuidadoso dos hiperparâmetros.
10. Ajuste Específico da Aplicação:
- As configurações ideais de hiperparâmetros para Adam e SGD podem variar dependendo do aplicativo específico e do conjunto de dados usado.- Experimentação e avaliação cuidadosas são necessárias para determinar a melhor configuração de hiperparâmetros para uma determinada tarefa RNN-GAN.
Em resumo, Adam e SGD são otimizadores eficazes para RNN-GANs, mas têm pontos fortes e fracos diferentes. Adam é mais robusto para ruídos de cauda pesada e tende a convergir de forma mais rápida e confiável, enquanto o SGD é mais robusto para ruídos bem concentrados e tende a ter melhor desempenho em tarefas onde o ruído está bem concentrado.
Citações:[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