Ključne razlike med uporabo Adama in SGD v RNN-GAN so:
1. Prilagodljive stopnje učenja:
- Adam uporablja prilagodljive stopnje učenja za vsak parameter in prilagodi velikost koraka na podlagi ocenjenega prvega in drugega trenutka gradientov.- SGD uporablja fiksno stopnjo učenja za vse parametre, kar lahko povzroči počasnejšo konvergenco in manj stabilno usposabljanje.
2. Zagon:
- Adam vključuje zagon, ki pomaga modelu hitreje in bolj robustno konvergirati.- SGD ne vključuje zagona, kar lahko povzroči počasnejšo konvergenco in manj robustno usposabljanje.
3. Heavy-Tailed Noise:
- Adam je bolj robusten do motenj s težkim repom v stohastičnih gradientih, ki se lahko pojavijo pri določenih nalogah, kot so modeli pozornosti.- SGD je manj robusten do hrupa s težkim repom in lahko v takih primerih slabo konvergira.
4. Konvergenca:
- Adam ponavadi konvergira hitreje in zanesljiveje kot SGD, zlasti pri nalogah, kjer je hrup v stohastičnih gradientih močan.- SGD lahko v takih primerih konvergira počasneje in manj zanesljivo kot Adam.
5. Nastavitev hiperparametrov:
- Adam zahteva manj prilagajanja hiperparametrov kot SGD, saj se prilagaja spreminjajoči se stopnji učenja in zagonu.- SGD zahteva več prilagajanja hiperparametrov, saj morata biti fiksna stopnja učenja in zagon natančno nastavljena.
6. Uspešnost:
- Adam je ponavadi boljši od SGD pri nalogah, kjer je hrup v stohastičnih gradientih močan, kot so modeli pozornosti.- SGD je običajno boljši od Adama pri nalogah, kjer je hrup v stohastičnih gradientih dobro koncentriran, kot je usposabljanje ImageNet.
7. Robustnost:
- Adam je bolj odporen na hrupne podatke in lahko obvladuje hrup s težkim repom bolje kot SGD.- SGD je manj robusten do šumnih podatkov in lahko slabo konvergira v prisotnosti hrupa s težkim repom.
8. Stabilnost:
- Adam je bolj stabilen kot SGD, saj se prilagaja spreminjajoči se stopnji učenja in zagonu.- SGD je lahko manj stabilen kot Adam, zlasti pri nalogah, kjer je hrup v stohastičnih gradientih močan.
9. Metode ansambla:
- Adama je mogoče uporabiti v ansambelskih metodah za izboljšanje zmogljivosti in robustnosti modela.- SGD se lahko uporablja tudi v ansambelskih metodah, vendar bo morda zahtevalo natančnejšo nastavitev hiperparametrov.
10. Prilagoditev, specifična za aplikacijo:
- Optimalne nastavitve hiperparametrov za Adam in SGD se lahko razlikujejo glede na specifično aplikacijo in nabor podatkov, ki se uporablja.- Za določitev najboljše konfiguracije hiperparametrov za dano nalogo RNN-GAN sta potrebna skrbno eksperimentiranje in vrednotenje.
Če povzamemo, Adam in SGD sta oba učinkovita optimizatorja za RNN-GAN, vendar imata različne prednosti in slabosti. Adam je bolj odporen na hrup s težkim repom in se nagiba k hitrejši in zanesljivejši konvergenciji, medtem ko je SGD bolj odporen na dobro koncentriran hrup in ponavadi deluje bolje pri nalogah, kjer je hrup dobro koncentriran.
Citati:[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