De viktigaste skillnaderna mellan att använda Adam och SGD i RNN-GAN är:
1. Adaptiv inlärningshastighet:
- Adam använder adaptiva inlärningshastigheter för varje parameter och justerar stegstorleken baserat på de uppskattade första och andra ögonblicken av gradienterna.– SGD använder en fast inlärningshastighet för alla parametrar, vilket kan leda till långsammare konvergens och mindre stabil träning.
2. Momentum:
– Adam inkluderar momentum, vilket hjälper modellen att konvergera snabbare och mer robust.– SGD inkluderar inte momentum, vilket kan leda till långsammare konvergens och mindre robust träning.
3. Tungt tailed Noise:
- Adam är mer robust mot tungt svansljud i de stokastiska gradienterna, som kan förekomma i vissa uppgifter som uppmärksamhetsmodeller.– SGD är mindre robust mot kraftigt svansljud och kan konvergera dåligt i sådana fall.
4. Konvergens:
– Adam tenderar att konvergera snabbare och mer tillförlitligt än SGD, särskilt i uppgifter där bruset i stokastiska gradienter är kraftigt svansade.– SGD kan konvergera långsammare och mindre tillförlitligt än Adam i sådana fall.
5. Hyperparameterjustering:
- Adam kräver mindre justering av hyperparameter än SGD, eftersom den anpassar sig till den förändrade inlärningshastigheten och momentumet.- SGD kräver mer hyperparameterjustering, eftersom den fasta inlärningshastigheten och momentumet måste ställas in noggrant.
6. Prestanda:
– Adam tenderar att prestera bättre än SGD i uppgifter där bruset i stokastiska gradienter är kraftigt svansade, till exempel uppmärksamhetsmodeller.– SGD tenderar att prestera bättre än Adam i uppgifter där bruset i stokastiska gradienter är väl koncentrerat, som exempelvis ImageNet-träning.
7. Robusthet:
– Adam är mer robust mot bullriga data och kan hantera tungt buller bättre än SGD.- SGD är mindre robust mot bullriga data och kan konvergera dåligt i närvaro av kraftigt svansbrus.
8. Stabilitet:
– Adam är mer stabil än SGD, eftersom den anpassar sig till den förändrade inlärningshastigheten och momentumet.– SGD kan vara mindre stabil än Adam, särskilt i uppgifter där bruset i stokastiska gradienter är kraftigt svansade.
9. Ensemblemetoder:
– Adam kan användas i ensemblemetoder för att förbättra modellens prestanda och robusthet.- SGD kan också användas i ensemblemetoder, men det kan kräva noggrannare justering av hyperparametrarna.
10. Applikationsspecifik justering:
- De optimala hyperparameterinställningarna för Adam och SGD kan variera beroende på den specifika applikation och datauppsättning som används.- Noggranna experiment och utvärdering är nödvändiga för att bestämma den bästa hyperparameterkonfigurationen för en given RNN-GAN-uppgift.
Sammanfattningsvis är Adam och SGD båda effektiva optimerare för RNN-GAN, men de har olika styrkor och svagheter. Adam är mer robust mot buller med tunga svansar och tenderar att konvergera snabbare och mer tillförlitligt, medan SGD är mer robust mot välkoncentrerat buller och tenderar att prestera bättre i uppgifter där bruset är väl koncentrerat.
Citat:[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