Az RNN-Gans (visszatérő neurális hálózaton alapuló generációs versenyző hálózatok) képzésében az optimalizáló választása kritikus szerepet játszik a megtanult modell hatékonyságának, stabilitásának és minőségének meghatározásában. Két széles körben alkalmazott optimalizáló ebben az összefüggésben az Adam és a sztochasztikus gradiens származású (SGD). Legfontosabb különbségeik és hatásaik az RNN-GAN-ra gyakorolhatók optimalizálási dinamikájuk, konvergencia tulajdonságaik, a hálózati architektúrához való alkalmazkodóképesség és a versengő képzési eljárásra gyakorolt hatások szempontjából.
Optimalizálási mechanizmusok
Az Adam egy adaptív tanulási arány módszer, amely ötvözi a sztochasztikus gradiens származás két másik kiterjesztésének előnyeit: Adagrad és RMSPROP. Kiszámítja a különböző paraméterek egyedi adaptív tanulási sebességeit a gradiensek első és második pillanatának becsléseiből. Pontosabban, Adam nyomon követi a múltbeli gradiensek exponenciálisan romló átlagát (első pillanatban) és a négyzet alakú gradienseket (második pillanat), ezeket felhasználva az egyes paraméterek tanulási sebességeinek külön -külön történő beállításához. Ez az adaptív lépésméret -mechanizmus lehetővé teszi Ádám számára, hogy gyorsan konvergáljon, és jól kezelje a ritka gradienseket és a zajos feladatokat.
Másrészt az SGD frissíti a paramétereket a veszteségfüggvény gradiensével a paraméterekhez viszonyítva, rögzített tanulási sebességgel és esetleg beépítve a lendületet. A hagyományos SGD globális tanulási rátát használ, amely minden paraméterre egyenletesen vonatkozik. Noha ez az SGD fogalmilag egyszerűvé és néha nagyon hatékonyvá teszi, a jó végrehajtáshoz a tanulási sebesség és a lendület paramétereinek gondos hangolását igényli.
Konvergencia sebessége és stabilitása a GAN edzésben
Az Adam általában gyorsabb konvergenciát biztosít az SGD -hez képest. Adaptív jellege segít kezelni a GANS gyakran instabil versengő képzési dinamikáját. Az RNN-Gans, amelyek kombinálják a szekvencia modellezését az RNN-ek és a GAN-ok egymással szembeni tanulásán keresztül, gyakran olyan képzési instabilitásoktól szenvednek, mint például az üzemmód összeomlása, eltűnése vagy robbantó színátmenetek, valamint a diszkriminátor és a generátor közötti oszcillációs viselkedés. Az Adam azon képessége, hogy az egyes paraméterek tanulási rátáit adaptálja, elősegíti ezeket a kérdéseket bizonyos mértékben enyhíteni azáltal, hogy stabilabb gradiens frissítéseket biztosít, különösen a képzés korai szakaszában.
Az SGD ezzel szemben lassabb lehet, hogy konvergáljon és érzékenyebb legyen a hiperparaméteres hangolásra. Ha azonban megfelelően hangolva a tanulási ütemtervekkel és a lendületekkel, az SGD stabilabb edzésdinamikához és jobb végső konvergenciához vezethet. Ez részben annak köszönhető, hogy az SGD hajlamos arra, hogy a veszteségi tájban hízelgő minimumokkal konvergáljon, ami korrelál a jobb általánosító teljesítménygel sok mély tanulási feladatban.
Hatás az üzemmód összeomlására és a sokféleségre a generációban
Az üzemmód összeomlása, ahol a generátor korlátozott mennyiségű outputfajtát állít elő, jelentős probléma a GaN edzés során. A tanulmányok azt mutatják, hogy Adam, bár adaptív és gyorsan konvergálható, néha elakadhat az élesebb helyi minimumokba, ami hozzájárulhat az üzemmód összeomlásának fennmaradásához a GANS-ban, beleértve az RNN-GANS-t is. Az SGD-t, normalizált vagy lendületet adódó variánsokkal, megfigyelték, hogy elősegítik a paramétertér jobb feltárását, csökkentve az üzemmód összeomlását azáltal, hogy a modellparamétereket a veszteségfelület minimális régióinak felé tolja, amelyek megfelelnek a változatosabb kimeneti eloszlásoknak.
Gradient Norm és Frissítse a dinamikát
Az Adam és az SGD közötti különbség fontos empirikus betekintése a GANS -ban a paraméter -frissítések normájával kapcsolatos. Az Adam frissítéseit a múltbeli gradiensek becsült varianciája alapján normalizálják, amely megőrzi a stabil frissítési nagyságokat, még akkor is, ha a gradiensek jelentősen eltérnek. A normalizált SGD (NSGD) nevű SGD típusú SGD -t az Adam egyszerűbb alternatívájaként javasolták, ahol a gradienseket normalizálják, hogy ugyanolyan norma legyen, mint az Adam frissítései. Ez a megközelítés arra készteti a diszkriminátort és a generátort, hogy kompatibilis sebességgel frissüljön, ami elengedhetetlen az egymással szembeni képzésben, hogy fenntartsák az egyensúlyt az RNN-Gans versengő modelljei között.
A kutatások azt mutatják, hogy az ilyen normalizálás segíti az Adam teljesítményének megfelelését, és néha meghaladja azt, ami arra utal, hogy Adam egyik elsődleges előnye a frissítések implicit normalizálásában rejlik, nem pedig az adaptív tanulási arány természetében.
alkalmazkodóképesség az RNN architektúrákhoz
Az RNN -ek eredendően olyan problémáktól szenvednek, mint például az eltűnő és felrobbanó gradiensek, különösen a hosszú szekvencia hossza alatt. Az Adam adaptív frissítései különösen hatékonyak ezeknek a problémáknak a kezelésében, mivel az egyes paraméterekhez külön -külön beállítja a tanulási sebességet, lehetővé téve a modell számára, hogy hatékonyabban edzjen mélyebb vagy hosszabb RNN -eket. Ez jelentős előnye az SGD -hez képest, ahol a paraméterek közötti egyenletes tanulási arányok bonyolult ütemezést és hangolást igényelhetnek.
Az RNN-Gans-ban a versenyzési képzés kölcsönhatása az RNN időbeli függőségeivel összetettséget jelent. Adam azon képessége, hogy gyorsan reagáljon a gradiens táj változásaira, stabilizálhatja a tanulási folyamatot, különösen a korai edzési szakaszokban, ahol a generátor és a diszkriminátor gyorsan fejlődik.
hiperparaméter érzékenység és hangolás
Az SGD gyakran aprólékos hiperparaméter -hangolást igényel, mint például a tanulási arány bomlási ütemezése, a lendület, a tétel mérete és néha meleg újraindítások. Amikor ezeket optimálisan választják, az SGD felülmúlhatja Ádámot, különösen az általánosítás szempontjából. Az Adam-t robusztusabbnak tekintik a hiperparaméter téves meghatározásokhoz, gyakran ésszerű eredményeket hozva "a dobozból" az alapértelmezett paraméterekkel.
A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy az RNN-Gans esetében, ha a számítási erőforrások és a kísérletezés ideje korlátozottak, Adam általában a preferált választás. Ha azonban az erőforrások lehetővé teszik a HyperParameter kiterjedt optimalizálását, az SGD jobb és stabilabb hosszú távú eredményeket eredményezhet.
általánosítás és robusztusság
Az SGD által kiképzett ideghálózatok általában jobb általánosítási képességeket és robusztusságot mutatnak a bemeneti perturbációkkal szemben, mint az Ádámmal képzettek. Ezt kimutatták a Lipschitz állandók és a gradiens normákat vizsgáló különféle tanulmányokban. Noha ezeket az eredményeket leginkább előadási vagy konvolúciós hálókban mutatják be, az alapelvek analógiával kiterjednek az RNN-Gans-ra.
Adam agresszív és rugalmas frissítései néha élesebb minimumokhoz vezetnek a veszteség tájban, ami csökkentheti az általánosítást és a robusztusságot. Az SGD hajlama a flatter minimumok felé olyan szabályozási előnyöket biztosít, amelyek értékesek a generációs modellezési feladatokban, ahol döntő jelentőségű a különféle és nagy hegesztõdésű kimenetek előállítása.
számítási hatékonyság és gyakorlati megfontolások
Az ADAM további memóriát és számításokat igényel az első és a második pillanatok paraméterenkénti becsléseinek fenntartásához. Ezt a fejet megsokszorozják az RNN-Gans-ban, ahol mind a visszatérő architektúrák, mind a GAN kettős hálózata növeli a paraméterszámot. Az SGD számítási szempontból olcsóbb és egyszerűbb a memória lábnyoma szempontjából.
Azonban Adam gyorsabb konvergenciája és alacsonyabb érzékenysége a tanulási arányválasztáshoz gyakran kompenzálja ezt a gyakorlatban, különösen a nagy és összetett RNN-GAN-oknál, ahol az edzési idő és a stabilitás jelentős szűk keresztmetszetek.
Az RNN-Gans legfontosabb különbségeinek összefoglalása
- Az ADAM paraméterenként külön -külön adaptálja a tanulási arányokat; Az SGD rögzített globális tanulási arányt használ (opcionális lendület mellett).
- Adam gyorsabban konvergál, és kezdetben stabilabb a versengő képzésben; Az SGD gondos hangolást igényel, de jobb végső konvergenciát eredményezhet.
- Az Adam frissítésének normalizálása elősegíti az egyensúlygenerátor és a diszkriminátor frissítéseit a GAN -ban; Az SGD normalizálás nélküli egyensúlyhiánytól szenvedhet.
- Adam enyhíti az RNN képzési kérdéseit, például az adaptív tanulási arányok révén az eltűnő gradienseket; SGD kevésbé hatékony hangolás nélkül.
- Az SGD laposabb minimumokhoz, jobb általánosításhoz és csökkentett üzemmód -összeomlási potenciálhoz vezet a GAN -ban, mint az Adam Sharper Minima -jához képest.
- Adam robusztusabb a hiperparaméter -választásokhoz; Az SGD több hangolást igényelhet, de gyakran jobb robusztusságot és általánosítást eredményez.
- Adamnak több számítási költsége van a pillanat becslései miatt; Az SGD egyszerűbb és memória hatékonyabb.