Ключевые различия между использованием Adam и SGD в RNN-GAN:
1. Адаптивная скорость обучения:
— Адам использует адаптивную скорость обучения для каждого параметра, регулируя размер шага на основе предполагаемых первого и второго моментов градиентов.- SGD использует фиксированную скорость обучения для всех параметров, что может привести к более медленной сходимости и менее стабильному обучению.
2. Импульс:
- Адам включает импульс, который помогает модели сходиться быстрее и надежнее.- SGD не включает импульс, что может привести к более медленной конвергенции и менее надежному обучению.
3. Шум с тяжелым хвостом:
- Адам более устойчив к шуму с тяжелым хвостом в стохастических градиентах, который может возникнуть в определенных задачах, таких как модели внимания.- SGD менее устойчив к шуму с тяжелым хвостом и в таких случаях может плохо сходиться.
4. Сближение:
- Адам имеет тенденцию сходиться быстрее и надежнее, чем SGD, особенно в задачах, где шум в стохастических градиентах имеет тяжелый хвост.- SGD в таких случаях может сходиться медленнее и менее надежно, чем Адам.
5. Настройка гиперпараметров:
- Адам требует меньше настройки гиперпараметров, чем SGD, поскольку он адаптируется к изменяющейся скорости и импульсу обучения.- SGD требует большей настройки гиперпараметров, поскольку необходимо тщательно устанавливать фиксированную скорость обучения и импульс.
6. Производительность:
- Адам, как правило, работает лучше, чем SGD, в задачах, где шум в стохастических градиентах имеет тяжелый хвост, например в моделях внимания.- SGD имеет тенденцию работать лучше, чем Адам, в задачах, где шум в стохастических градиентах хорошо сконцентрирован, например, при обучении ImageNet.
7. Надежность:
- Адам более устойчив к зашумленным данным и лучше справляется с шумом с тяжелым хвостом, чем SGD.- SGD менее устойчив к зашумленным данным и может плохо сходиться при наличии шума с тяжелым хвостом.
8. Стабильность:
- Адам более стабилен, чем SGD, поскольку он адаптируется к изменяющейся скорости и импульсу обучения.- SGD может быть менее стабильным, чем Адам, особенно в задачах, где шум в стохастических градиентах имеет тяжелый хвост.
9. Ансамблевые методы:
- Адама можно использовать в ансамблевых методах для повышения производительности и надежности модели.- SGD также можно использовать в ансамблевых методах, но для этого может потребоваться более тщательная настройка гиперпараметров.
10. Настройка для конкретного приложения:
- Оптимальные настройки гиперпараметров для Адама и SGD могут различаться в зависимости от конкретного приложения и используемого набора данных.- Для определения наилучшей конфигурации гиперпараметров для данной задачи RNN-GAN необходимы тщательные эксперименты и оценка.
Подводя итог, можно сказать, что Адам и SGD являются эффективными оптимизаторами RNN-GAN, но у них разные сильные и слабые стороны. Адам более устойчив к шуму с тяжелым хвостом и имеет тенденцию сходиться быстрее и надежнее, в то время как SGD более устойчив к хорошо концентрированному шуму и имеет тенденцию работать лучше в задачах, где шум хорошо сконцентрирован.
Цитаты:[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