Diferentele cheie dintre utilizarea lui Adam și SGD în RNN-GAN sunt:
1. Rate adaptive de învățare:
- Adam folosește rate de învățare adaptive pentru fiecare parametru, ajustând dimensiunea pasului pe baza primului și al doilea moment estimat al gradienților.- SGD folosește o rată fixă de învățare pentru toți parametrii, ceea ce poate duce la o convergență mai lentă și un antrenament mai puțin stabil.
2. Momentum:
- Adam include impuls, care ajută modelul să converge mai rapid și mai robust.- SGD nu include impuls, care poate duce la o convergență mai lentă și un antrenament mai puțin robust.
3. Zgomot cu coadă grea:
- Adam este mai robust la zgomotul cu coadă grea în gradienții stocastici, care pot apărea în anumite sarcini, cum ar fi modelele de atenție.- SGD este mai puțin robust la zgomotul cu coadă grea și poate converge slab în astfel de cazuri.
4. Convergență:
- Adam tinde să converge mai rapid și mai fiabil decât SGD, mai ales în sarcinile în care zgomotul în gradienți stocastici este cu coadă grea.- SGD poate converge mai lent și mai puțin fiabil decât Adam în astfel de cazuri.
5. Ajustare hiperparametrică:
- Adam necesită mai puțin reglare hiperparametrică decât SGD, deoarece se adaptează la schimbarea ratei de învățare și a impulsului.- SGD necesită mai multă reglare hiperparametrică, deoarece rata de învățare fixă și impulsul trebuie setate cu atenție.
6. Performanță:
- Adam tinde să performeze mai bine decât SGD în sarcinile în care zgomotul în gradienții stocastici este cu coadă grea, cum ar fi modelele de atenție.- SGD tinde să funcționeze mai bine decât Adam în sarcinile în care zgomotul în gradienții stocastici este bine concentrat, cum ar fi antrenamentul ImageNet.
7. Robustețe:
- Adam este mai robust la datele zgomotoase și poate gestiona zgomotul cu coadă grea mai bine decât SGD.- SGD este mai puțin robust la datele zgomotoase și poate converge prost în prezența zgomotului cu coadă grea.
8. Stabilitate:
- Adam este mai stabil decât SGD, deoarece se adaptează la schimbarea ratei de învățare și a impulsului.- SGD poate fi mai puțin stabil decât Adam, mai ales în sarcinile în care zgomotul în gradienți stocastici este cu coadă grea.
9. Metode de ansamblu:
- Adam poate fi folosit în metode de ansamblu pentru a îmbunătăți performanța și robustețea modelului.- SGD poate fi folosit și în metode de ansamblu, dar poate necesita o reglare mai atentă a hiperparametrilor.
10. Ajustare specifică aplicației:
- Setările optime de hiperparametri pentru Adam și SGD pot varia în funcție de aplicația specifică și de setul de date utilizat.- Experimentarea și evaluarea atentă sunt necesare pentru a determina cea mai bună configurație de hiperparametru pentru o anumită sarcină RNN-GAN.
În rezumat, Adam și SGD sunt ambii optimizatori eficienți pentru RNN-GAN, dar au puncte forte și puncte slabe diferite. Adam este mai robust la zgomotul cu coadă grea și tinde să convergă mai rapid și mai fiabil, în timp ce SGD este mai robust la zgomotul bine concentrat și tinde să funcționeze mai bine în sarcinile în care zgomotul este bine concentrat.
Citate:[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