Ключові відмінності між використанням Adam і SGD у RNN-GAN:
1. Адаптивні темпи навчання:
- Адам використовує адаптивну швидкість навчання для кожного параметра, регулюючи розмір кроку на основі розрахункових першого та другого моментів градієнтів.- SGD використовує фіксовану швидкість навчання для всіх параметрів, що може призвести до повільнішої конвергенції та менш стабільного навчання.
2. Імпульс:
- Адам включає імпульс, який допомагає моделі сходитися швидше та надійніше.- SGD не включає імпульс, що може призвести до повільнішої конвергенції та менш надійного навчання.
3. Шум із важким хвостом:
- Адам більш стійкий до шуму з важким хвостом у стохастичних градієнтах, який може виникати в певних завданнях, таких як моделі уваги.- SGD менш стійкий до шуму з важким хвостом і може погано сходитися в таких випадках.
4. Збіжність:
- Адам має тенденцію зближуватися швидше та надійніше, ніж SGD, особливо в задачах, де шум у стохастичних градієнтах має важкі хвости.- У таких випадках SGD може сходитися повільніше та менш надійно, ніж Адам.
5. Налаштування гіперпараметрів:
- Adam потребує менше налаштування гіперпараметрів, ніж SGD, оскільки він адаптується до зміни швидкості навчання та імпульсу.- SGD потребує додаткового налаштування гіперпараметрів, оскільки необхідно ретельно встановити фіксовану швидкість навчання та імпульс.
6. Продуктивність:
- Адам, як правило, працює краще, ніж SGD, у завданнях, де шум у стохастичних градієнтах є важким хвостом, наприклад моделі уваги.- SGD, як правило, працює краще, ніж Adam, у завданнях, де шум у стохастичних градієнтах добре сконцентрований, наприклад навчання ImageNet.
7. Надійність:
- Адам більш стійкий до шумових даних і може справлятися з важким хвостом шуму краще, ніж SGD.- SGD менш стійкий до шумових даних і може погано сходитися за наявності шуму з важким хвостом.
8. Стабільність:
- Adam більш стабільний, ніж SGD, оскільки він адаптується до мінливих темпів навчання та імпульсу.- SGD може бути менш стабільним, ніж Adam, особливо в задачах, де шум у стохастичних градієнтах є важким хвостом.
9. Методи ансамблю:
- Адама можна використовувати в методах ансамблю для покращення продуктивності та надійності моделі.- SGD також можна використовувати в методах ансамблю, але це може вимагати більш ретельного налаштування гіперпараметрів.
10. Налаштування для окремих програм:
- Оптимальні параметри гіперпараметрів для Adam і SGD можуть відрізнятися залежно від конкретної програми та набору даних, що використовується.- Для визначення найкращої конфігурації гіперпараметрів для даного завдання RNN-GAN необхідні ретельні експерименти та оцінка.
Таким чином, Адам і SGD є ефективними оптимізаторами для RNN-GAN, але вони мають різні сильні та слабкі сторони. Adam більш стійкий до шуму з важким хвостом і, як правило, зближується швидше та надійніше, тоді як SGD більш стійкий до добре сконцентрованого шуму та, як правило, краще виконує завдання, де шум добре сконцентрований.
цитати:[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