Las diferencias clave entre el uso de Adam y SGD en RNN-GAN son:
1. Tasas de aprendizaje adaptativo:
- Adam utiliza tasas de aprendizaje adaptativo para cada parámetro, ajustando el tamaño del paso en función del primer y segundo momento estimado de los gradientes.- SGD utiliza una tasa de aprendizaje fija para todos los parámetros, lo que puede provocar una convergencia más lenta y un entrenamiento menos estable.
2. Impulso:
- Adam incluye impulso, lo que ayuda al modelo a converger más rápido y con mayor solidez.- Los SGD no incluyen el impulso, lo que puede conducir a una convergencia más lenta y una formación menos sólida.
3. Ruido de cola pesada:
- Adam es más resistente al ruido de cola pesada en los gradientes estocásticos, que puede ocurrir en ciertas tareas como los modelos de atención.- El SGD es menos resistente al ruido de cola pesada y puede converger mal en tales casos.
4. Convergencia:
- Adam tiende a converger más rápido y de manera más confiable que SGD, especialmente en tareas donde el ruido en gradientes estocásticos tiene colas pesadas.- SGD puede converger de forma más lenta y menos fiable que Adam en tales casos.
5. Ajuste de hiperparámetros:
- Adam requiere menos ajuste de hiperparámetros que SGD, ya que se adapta a la tasa de aprendizaje y al impulso cambiantes.- SGD requiere un mayor ajuste de hiperparámetros, ya que la tasa de aprendizaje fija y el impulso deben establecerse cuidadosamente.
6. Rendimiento:
- Adam tiende a desempeñarse mejor que SGD en tareas donde el ruido en gradientes estocásticos es de cola pesada, como los modelos de atención.- SGD tiende a funcionar mejor que Adam en tareas donde el ruido en gradientes estocásticos está bien concentrado, como el entrenamiento de ImageNet.
7. Robustez:
- Adam es más resistente a los datos ruidosos y puede manejar el ruido de cola pesada mejor que SGD.- SGD es menos robusto a los datos ruidosos y puede converger mal en presencia de ruido de cola pesada.
8. Estabilidad:
- Adam es más estable que SGD, ya que se adapta a los cambios en la tasa de aprendizaje y el impulso.- SGD puede ser menos estable que Adam, especialmente en tareas donde el ruido en gradientes estocásticos es de cola pesada.
9. Métodos de conjunto:
- Adam se puede utilizar en métodos de conjunto para mejorar el rendimiento y la solidez del modelo.- SGD también se puede utilizar en métodos de conjunto, pero puede requerir un ajuste más cuidadoso de los hiperparámetros.
10. Ajuste específico de la aplicación:
- La configuración óptima de hiperparámetros para Adam y SGD puede variar según la aplicación específica y el conjunto de datos que se utilice.- Es necesaria una experimentación y evaluación cuidadosas para determinar la mejor configuración de hiperparámetros para una tarea RNN-GAN determinada.
En resumen, Adam y SGD son optimizadores eficaces para RNN-GAN, pero tienen diferentes fortalezas y debilidades. Adam es más resistente al ruido de cola pesada y tiende a converger más rápido y de manera más confiable, mientras que SGD es más resistente al ruido bien concentrado y tiende a funcionar mejor en tareas donde el ruido está bien concentrado.
Citas:[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