Sự khác biệt chính giữa việc sử dụng Adam và SGD trong RNN-GAN là:
1. Tỷ lệ học tập thích ứng:
- Adam sử dụng tốc độ học thích ứng cho từng tham số, điều chỉnh kích thước bước dựa trên khoảnh khắc thứ nhất và thứ hai ước tính của độ dốc.- SGD sử dụng tốc độ học cố định cho tất cả các tham số, điều này có thể dẫn đến tốc độ hội tụ chậm hơn và quá trình huấn luyện kém ổn định hơn.
2. Động lượng:
- Adam bao gồm động lượng, giúp mô hình hội tụ nhanh hơn và mạnh mẽ hơn.- SGD không bao gồm động lượng, điều này có thể dẫn đến sự hội tụ chậm hơn và quá trình luyện tập kém hiệu quả hơn.
3. Tiếng ồn đuôi nặng:
- Adam chống lại tiếng ồn đuôi nặng hơn trong các gradient ngẫu nhiên, điều này có thể xảy ra trong một số tác vụ nhất định như mô hình chú ý.- SGD kém bền hơn trước nhiễu đuôi nặng và có thể hội tụ kém trong những trường hợp như vậy.
4. Hội tụ:
- Adam có xu hướng hội tụ nhanh hơn và đáng tin cậy hơn SGD, đặc biệt trong các tác vụ có nhiễu ở các gradient ngẫu nhiên rất lớn.- SGD có thể hội tụ chậm hơn và kém tin cậy hơn Adam trong những trường hợp như vậy.
5. Điều chỉnh siêu tham số:
- Adam yêu cầu điều chỉnh siêu tham số ít hơn SGD vì nó thích ứng với tốc độ học tập và động lượng thay đổi.- SGD yêu cầu điều chỉnh siêu tham số nhiều hơn vì tốc độ học cố định và động lượng cần phải được đặt cẩn thận.
6. Hiệu suất:
- Adam có xu hướng hoạt động tốt hơn SGD trong các nhiệm vụ trong đó nhiễu ở độ dốc ngẫu nhiên có đuôi nặng, chẳng hạn như các mô hình chú ý.- SGD có xu hướng hoạt động tốt hơn Adam trong các nhiệm vụ mà nhiễu ở độ dốc ngẫu nhiên được tập trung tốt, chẳng hạn như đào tạo ImageNet.
7. Độ bền:
- Adam có khả năng xử lý dữ liệu nhiễu tốt hơn và có thể xử lý nhiễu đuôi nặng tốt hơn SGD.- SGD kém bền hơn đối với dữ liệu nhiễu và có thể hội tụ kém khi có nhiễu đuôi nặng.
8. Tính ổn định:
- Adam ổn định hơn SGD vì nó thích ứng với tốc độ học tập và động lượng thay đổi.- SGD có thể kém ổn định hơn Adam, đặc biệt trong các tác vụ có nhiễu ở các gradient ngẫu nhiên có đuôi nặng.
9. Phương pháp tập hợp:
- Adam có thể được sử dụng trong các phương pháp tập hợp để nâng cao hiệu suất và độ bền của mô hình.- SGD cũng có thể được sử dụng trong các phương pháp tập hợp, nhưng nó có thể yêu cầu điều chỉnh các siêu tham số cẩn thận hơn.
10. Điều chỉnh dành riêng cho ứng dụng:
- Cài đặt siêu tham số tối ưu cho Adam và SGD có thể khác nhau tùy thuộc vào ứng dụng và tập dữ liệu cụ thể đang được sử dụng.- Cần phải thử nghiệm và đánh giá cẩn thận để xác định cấu hình siêu tham số tốt nhất cho tác vụ RNN-GAN nhất định.
Tóm lại, Adam và SGD đều là những công cụ tối ưu hóa hiệu quả cho RNN-GAN, nhưng chúng có những điểm mạnh và điểm yếu khác nhau. Adam bền hơn đối với tiếng ồn có đuôi nặng và có xu hướng hội tụ nhanh hơn và đáng tin cậy hơn, trong khi SGD mạnh hơn đối với tiếng ồn tập trung tốt và có xu hướng hoạt động tốt hơn trong các tác vụ có tiếng ồn tập trung tốt.
Trích dẫn:[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