Galvenās atšķirības starp Adam un SGD izmantošanu RNN-GAN ir šādas:
1. Adaptīvās mācīšanās likmes:
- Adam izmanto adaptīvos mācīšanās ātrumus katram parametram, pielāgojot soļa lielumu, pamatojoties uz aptuveno gradientu pirmo un otro momentu.- SGD izmanto fiksētu mācīšanās ātrumu visiem parametriem, kas var novest pie lēnākas konverģences un mazāk stabilas apmācības.
2. Momentums:
- Adam ietver impulsu, kas palīdz modelim saplūst ātrāk un spēcīgāk.- SGD neietver impulsu, kas var izraisīt lēnāku konverģenci un mazāk spēcīgu apmācību.
3. Spēcīgs troksnis:
- Ādams ir izturīgāks pret skaļiem trokšņiem stohastiskajos gradientos, kas var rasties noteiktos uzdevumos, piemēram, uzmanības modeļos.- SGD ir mazāk izturīgs pret skaļiem trokšņiem un šādos gadījumos var vāji konverģēt.
4. Konverģence:
- Ādamam ir tendence saplūst ātrāk un uzticamāk nekā SGD, it īpaši uzdevumos, kur troksnis stohastiskos gradientos ir izteikts.- SGD šādos gadījumos var saplūst lēnāk un mazāk uzticami nekā Ādams.
5. Hiperparametru regulēšana:
- Adam prasa mazāk hiperparametru regulēšanas nekā SGD, jo tas pielāgojas mainīgajam mācīšanās ātrumam un impulsam.- SGD nepieciešama lielāka hiperparametru regulēšana, jo ir rūpīgi jāiestata fiksētais mācīšanās ātrums un impulss.
6. Veiktspēja:
- Ādamam ir tendence labāk nekā SGD veikt uzdevumus, kur troksnis stohastiskos gradientos ir izteikts, piemēram, uzmanības modeļos.- SGD mēdz darboties labāk nekā Adam uzdevumos, kur stohastisko gradientu troksnis ir labi koncentrēts, piemēram, ImageNet apmācībā.
7. Izturība:
- Adam ir izturīgāks pret trokšņainiem datiem un spēj izturēt spēcīgus trokšņus labāk nekā SGD.- SGD ir mazāk izturīgs pret trokšņainiem datiem un var vāji konverģēt spēcīga trokšņa klātbūtnē.
8. Stabilitāte:
- Adam ir stabilāks par SGD, jo tas pielāgojas mainīgajam mācīšanās ātrumam un impulsam.- SGD var būt mazāk stabils nekā Adam, it īpaši uzdevumos, kur troksnis stohastiskos gradientos ir izteikts.
9. Ansambļa metodes:
- Adam var izmantot ansambļa metodēs, lai uzlabotu modeļa veiktspēju un robustumu.- SGD var izmantot arī ansambļa metodēs, taču tas var prasīt rūpīgāku hiperparametru regulēšanu.
10. Lietojumprogrammas iestatīšana:
- Optimālie hiperparametru iestatījumi Adam un SGD var atšķirties atkarībā no konkrētās lietojumprogrammas un izmantotās datu kopas.- Lai noteiktu labāko hiperparametru konfigurāciju konkrētajam RNN-GAN uzdevumam, ir nepieciešama rūpīga eksperimentēšana un novērtēšana.
Kopumā Adam un SGD ir efektīvi RNN-GAN optimizētāji, taču tiem ir dažādas stiprās un vājās puses. Adam ir izturīgāks pret smagiem trokšņiem un mēdz ātrāk un uzticamāk saplūst, savukārt SGD ir izturīgāks pret labi koncentrētu troksni un mēdz labāk veikt uzdevumus, kur troksnis ir labi koncentrēts.
Citāts:[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