A legfontosabb különbségek az Adam és az SGD használata között RNN-GAN-ban:
1. Adaptív tanulási arányok:
- Adam minden paraméterhez adaptív tanulási sebességet használ, a lépések méretét a gradiensek becsült első és második pillanata alapján állítja be.- Az SGD minden paraméternél rögzített tanulási sebességet használ, ami lassabb konvergenciához és kevésbé stabil edzéshez vezethet.
2. Lendület:
- Adam lendületet tartalmaz, ami segít a modellnek gyorsabban és robusztusabban konvergálni.- Az SGD nem tartalmaz lendületet, ami lassabb konvergenciához és kevésbé robusztus edzéshez vezethet.
3. Erős farkú zaj:
- Adam robusztusabb a sztochasztikus gradiensek erős farkú zajára, ami bizonyos feladatoknál, például figyelemmodelleknél előfordulhat.- Az SGD kevésbé robusztus az erős farkú zajhoz, és ilyen esetekben rosszul konvergál.
4. Konvergencia:
- Adam hajlamos gyorsabban és megbízhatóbban konvergálni, mint az SGD, különösen olyan feladatokban, ahol a sztochasztikus gradiensek zaja erős.- Az SGD ilyen esetekben lassabban és kevésbé megbízhatóan tud konvergálni, mint Ádám.
5. Hiperparaméter hangolás:
- Adam kevesebb hiperparaméter hangolást igényel, mint az SGD, mivel alkalmazkodik a változó tanulási sebességhez és lendülethez.- Az SGD több hiperparaméter hangolást igényel, mivel a rögzített tanulási sebességet és lendületet gondosan be kell állítani.
6. Teljesítmény:
- Adam hajlamos jobban teljesíteni, mint az SGD olyan feladatokban, ahol a sztochasztikus gradiensek zaja erős, mint például a figyelemmodellek.- Az SGD általában jobban teljesít, mint Adam azokban a feladatokban, ahol a sztochasztikus gradiensek zaja jól koncentrált, mint például az ImageNet edzés.
7. Robusztusság:
- Adam robusztusabb a zajos adatokkal szemben, és jobban tudja kezelni a nehéz farkú zajokat, mint az SGD.- Az SGD kevésbé robusztus a zajos adatokkal szemben, és erősen zajos zaj esetén rosszul konvergál.
8. Stabilitás:
- Adam stabilabb, mint SGD, mivel alkalmazkodik a változó tanulási sebességhez és lendülethez.- Az SGD kevésbé stabil lehet, mint Adam, különösen olyan feladatokban, ahol a zaj a sztochasztikus gradiensekben erős.
9. Együttes módszerek:
- Az Adam használható ensemble módszerekben a modell teljesítményének és robusztusságának javítására.- Az SGD használható ensemble metódusokban is, de ez megkövetelheti a hiperparaméterek alaposabb hangolását.
10. Alkalmazás-specifikus hangolás:
- Az Adam és az SGD optimális hiperparaméter-beállításai az adott alkalmazástól és adatkészlettől függően változhatnak.- Gondos kísérletezés és értékelés szükséges egy adott RNN-GAN feladathoz a legjobb hiperparaméter-konfiguráció meghatározásához.
Összefoglalva, Adam és SGD egyaránt hatékony optimalizálók az RNN-GAN-okhoz, de eltérő erősségeik és gyengeségeik vannak. Az Adam robusztusabb az erős zajokkal szemben, és hajlamos gyorsabban és megbízhatóbban konvergálni, míg az SGD robusztusabb a jól koncentrált zajokhoz, és jobban teljesít azokban a feladatokban, ahol a zaj jól koncentrált.
Idézetek:[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