Perbedaan utama antara penggunaan Adam dan SGD di RNN-GAN adalah:
1. Kecepatan Pembelajaran Adaptif:
- Adam menggunakan kecepatan pembelajaran adaptif untuk setiap parameter, menyesuaikan ukuran langkah berdasarkan perkiraan momen gradien pertama dan kedua.- SGD menggunakan kecepatan pembelajaran tetap untuk semua parameter, yang dapat menyebabkan konvergensi lebih lambat dan pelatihan kurang stabil.
2. Momentumnya:
- Adam menyertakan momentum, yang membantu model untuk menyatu lebih cepat dan lebih kuat.- SGD tidak mencakup momentum, yang dapat mengakibatkan konvergensi lebih lambat dan pelatihan menjadi kurang kuat.
3. Kebisingan Ekor Berat:
- Adam lebih tahan terhadap gangguan berekor berat dalam gradien stokastik, yang dapat terjadi dalam tugas tertentu seperti model perhatian.- SGD kurang kuat terhadap gangguan yang bersifat heavy tail dan tidak dapat menyatu dengan baik dalam kasus seperti ini.
4. Konvergensi:
- Adam cenderung melakukan konvergensi lebih cepat dan lebih andal dibandingkan SGD, terutama dalam tugas yang gangguan dalam gradien stokastik bersifat berat.- SGD dapat menyatu lebih lambat dan kurang dapat diandalkan dibandingkan Adam dalam kasus seperti itu.
5. Penyesuaian Hiperparameter:
- Adam memerlukan lebih sedikit penyesuaian hyperparameter dibandingkan SGD, karena ia beradaptasi dengan perubahan kecepatan pembelajaran dan momentum.- SGD memerlukan lebih banyak penyetelan hyperparameter, karena kecepatan pembelajaran dan momentum tetap perlu ditetapkan dengan cermat.
6. Kinerja:
- Adam cenderung berkinerja lebih baik daripada SGD dalam tugas-tugas yang gangguan dalam gradien stokastiknya sangat besar, seperti model perhatian.- SGD cenderung berperforma lebih baik daripada Adam dalam tugas-tugas yang gangguan dalam gradien stokastik terkonsentrasi dengan baik, seperti pelatihan ImageNet.
7. Kekokohan:
- Adam lebih tahan terhadap data yang berisik dan dapat menangani noise berekor berat lebih baik daripada SGD.- SGD kurang kuat terhadap data yang mengandung noise dan tidak dapat menyatu dengan baik jika terdapat noise yang sangat berekor.
8. Stabilitas:
- Adam lebih stabil dibandingkan SGD, karena beradaptasi dengan perubahan kecepatan dan momentum pembelajaran.- SGD bisa jadi kurang stabil dibandingkan Adam, terutama dalam tugas yang gangguan dalam gradien stokastik bersifat berat.
9. Metode Ensembel:
- Adam dapat digunakan dalam metode ansambel untuk meningkatkan performa dan ketahanan model.- SGD juga dapat digunakan dalam metode ansambel, namun mungkin memerlukan penyesuaian hyperparameter yang lebih cermat.
10. Penyetelan Khusus Aplikasi:
- Pengaturan hyperparameter optimal untuk Adam dan SGD dapat bervariasi tergantung pada aplikasi spesifik dan kumpulan data yang digunakan.- Eksperimen dan evaluasi yang cermat diperlukan untuk menentukan konfigurasi hyperparameter terbaik untuk tugas RNN-GAN tertentu.
Singkatnya, Adam dan SGD merupakan pengoptimal yang efektif untuk RNN-GAN, namun keduanya memiliki kekuatan dan kelemahan yang berbeda. Adam lebih tahan terhadap kebisingan berekor berat dan cenderung menyatu lebih cepat dan lebih andal, sedangkan SGD lebih tahan terhadap kebisingan yang terkonsentrasi dengan baik dan cenderung bekerja lebih baik dalam tugas-tugas yang kebisingannya terkonsentrasi dengan baik.
Kutipan:[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