Peamised erinevused Adami ja SGD kasutamise vahel RNN-GAN-ides on järgmised:
1. Adaptiivse õppe määrad:
- Adam kasutab iga parameetri jaoks adaptiivset õppimiskiirust, kohandades sammu suurust gradientide hinnangulise esimese ja teise hetke alusel.- SGD kasutab kõigi parameetrite jaoks fikseeritud õppimiskiirust, mis võib viia aeglasema konvergentsi ja vähem stabiilse treeninguni.
2. Momentum:
- Adam sisaldab hoogu, mis aitab mudelil kiiremini ja jõulisemalt läheneda.- SGD ei sisalda hoogu, mis võib põhjustada aeglasema lähenemise ja vähem jõulise treeningu.
3. Raske müra:
- Adam on stohhastilistes gradientides tugevama müra suhtes vastupidavam, mis võib esineda teatud ülesannetes, näiteks tähelepanumudelites.- SGD on tugevate müra suhtes vähem vastupidav ja võib sellistel juhtudel halvasti koonduda.
4. Lähenemine:
- Adam kipub lähenema kiiremini ja usaldusväärsemalt kui SGD, eriti ülesannete puhul, kus stohhastiliste gradientide müra on tugev.- SGD võib sellistel juhtudel läheneda aeglasemalt ja vähem usaldusväärselt kui Adam.
5. Hüperparameetrite häälestamine:
- Adam vajab vähem hüperparameetrite häälestamist kui SGD, kuna see kohandub muutuva õppimiskiiruse ja impulsiga.- SGD nõuab rohkem hüperparameetrite häälestamist, kuna fikseeritud õppimiskiirus ja impulss tuleb hoolikalt seadistada.
6. Toimivus:
- Adam kipub paremini toimima kui SGD ülesannetes, kus stohhastiliste gradientide müra on raske, näiteks tähelepanumudelid.- SGD kipub toimima paremini kui Adam ülesannetes, kus stohhastiliste gradientide müra on hästi kontsentreeritud, näiteks ImageNeti treening.
7. Vastupidavus:
- Adam on müraandmete suhtes vastupidavam ja talub tugevat müra paremini kui SGD.- SGD on müraandmete suhtes vähem vastupidav ja võib tugeva müra korral halvasti koonduda.
8. Stabiilsus:
- Adam on stabiilsem kui SGD, kuna see kohandub muutuva õppimiskiiruse ja hoogudega.- SGD võib olla vähem stabiilne kui Adam, eriti ülesannete puhul, kus stohhastiliste gradientide müra on tugev.
9. Ansamblimeetodid:
- Adamit saab kasutada ansamblimeetodites, et parandada mudeli jõudlust ja vastupidavust.- SGD-d saab kasutada ka ansamblimeetodites, kuid see võib nõuda hüperparameetrite hoolikamat häälestamist.
10. Rakenduspõhine häälestamine:
- Adami ja SGD optimaalsed hüperparameetri sätted võivad olenevalt konkreetsest kasutatavast rakendusest ja andmekogumist erineda.- Antud RNN-GAN ülesande jaoks parima hüperparameetri konfiguratsiooni määramiseks on vaja hoolikat katsetamist ja hindamist.
Kokkuvõttes on Adam ja SGD mõlemad tõhusad RNN-GAN-ide optimeerijad, kuid neil on erinevad tugevused ja nõrkused. Adam on tugevama müra suhtes vastupidavam ja kipub kiiremini ja usaldusväärsemalt lähenema, samas kui SGD on tugevam hästi kontsentreeritud müra suhtes ja toimib paremini ülesannetes, kus müra on hästi kontsentreeritud.
Tsitaadid:[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