Kľúčové rozdiely medzi používaním Adama a SGD v RNN-GAN sú:
1. Adaptívne miery učenia:
- Adam používa adaptívne rýchlosti učenia pre každý parameter, pričom upravuje veľkosť kroku na základe odhadovaného prvého a druhého momentu gradientov.- SGD používa pevnú rýchlosť učenia pre všetky parametre, čo môže viesť k pomalšej konvergencii a menej stabilnému tréningu.
2. Moment:
- Adam obsahuje hybnosť, ktorá pomáha modelu konvergovať rýchlejšie a robustnejšie.- SGD nezahŕňa hybnosť, čo môže viesť k pomalšej konvergencii a menej robustnému tréningu.
3. Silný hluk:
- Adam je odolnejší voči hluku s ťažkým chvostom v stochastických gradientoch, ktoré sa môžu vyskytnúť pri určitých úlohách, ako sú modely pozornosti.- SGD je menej odolný voči hluku so silným chvostom a v takýchto prípadoch môže slabo konvergovať.
4. Konvergencia:
- Adam má tendenciu konvergovať rýchlejšie a spoľahlivejšie ako SGD, najmä v úlohách, kde je hluk v stochastických gradientoch ťažký.- SGD môže v takýchto prípadoch konvergovať pomalšie a menej spoľahlivo ako Adam.
5. Ladenie hyperparametrov:
- Adam vyžaduje menšie ladenie hyperparametrov ako SGD, pretože sa prispôsobuje meniacej sa rýchlosti učenia a hybnosti.- SGD vyžaduje viac ladenia hyperparametrov, pretože je potrebné starostlivo nastaviť pevnú rýchlosť učenia a hybnosť.
6. Výkon:
- Adam má tendenciu podávať lepšie výkony ako SGD v úlohách, kde je hluk v stochastických gradientoch ťažký, ako sú modely pozornosti.- SGD má tendenciu podávať lepšie výkony ako Adam v úlohách, kde je hluk v stochastických gradientoch dobre koncentrovaný, ako je napríklad tréning ImageNet.
7. Odolnosť:
- Adam je odolnejší voči hlučným dátam a dokáže si poradiť s ťažkým hlukom lepšie ako SGD.- SGD je menej odolný voči hlučným dátam a môže sa zle zbiehať v prítomnosti silného šumu.
8. Stabilita:
- Adam je stabilnejší ako SGD, pretože sa prispôsobuje meniacej sa rýchlosti učenia a hybnosti.- SGD môže byť menej stabilné ako Adam, najmä v úlohách, kde je hluk v stochastických gradientoch ťažký.
9. Metódy súboru:
- Adam môže byť použitý v súborových metódach na zlepšenie výkonu a robustnosti modelu.- SGD možno použiť aj v súborových metódach, ale môže to vyžadovať starostlivejšie ladenie hyperparametrov.
10. Ladenie špecifické pre aplikáciu:
- Optimálne nastavenia hyperparametrov pre Adama a SGD sa môžu líšiť v závislosti od konkrétnej aplikácie a používaného súboru údajov.- Na určenie najlepšej konfigurácie hyperparametrov pre danú úlohu RNN-GAN je potrebné starostlivé experimentovanie a vyhodnotenie.
Stručne povedané, Adam a SGD sú účinnými optimalizátormi pre RNN-GAN, ale majú rôzne silné a slabé stránky. Adam je odolnejší voči silnému hluku a má tendenciu konvergovať rýchlejšie a spoľahlivejšie, zatiaľ čo SGD je robustnejší voči dobre koncentrovanému hluku a má tendenciu lepšie fungovať v úlohách, kde je hluk dobre koncentrovaný.
Citácie:[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