ข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่างการใช้ Adam และ SGD ใน RNN-GAN คือ:
1. อัตราการเรียนรู้แบบปรับเปลี่ยนได้:
- Adam ใช้อัตราการเรียนรู้แบบปรับได้สำหรับแต่ละพารามิเตอร์ โดยปรับขนาดขั้นตอนตามช่วงเวลาแรกและวินาทีโดยประมาณของการไล่ระดับสี- SGD ใช้อัตราการเรียนรู้คงที่สำหรับพารามิเตอร์ทั้งหมด ซึ่งอาจนำไปสู่การบรรจบกันที่ช้าลงและการฝึกอบรมที่มีความเสถียรน้อยลง
2. โมเมนตัม:
- อดัมรวมโมเมนตัมซึ่งช่วยให้โมเดลมาบรรจบกันเร็วขึ้นและแข็งแกร่งยิ่งขึ้น- SGD ไม่รวมโมเมนตัม ซึ่งอาจนำไปสู่การบรรจบกันที่ช้าลงและการฝึกฝนที่แข็งแกร่งน้อยลง
3. เสียงหางหนัก:
- อดัมมีความทนทานมากกว่าต่อสัญญาณรบกวนหางหนักในการไล่ระดับสีสุ่ม ซึ่งสามารถเกิดขึ้นได้ในงานบางอย่าง เช่น โมเดลความสนใจ- SGD มีความแข็งแกร่งน้อยกว่าต่อเสียงหางหนักและสามารถบรรจบกันได้ไม่ดีในกรณีเช่นนี้
4. การบรรจบกัน:
- Adam มีแนวโน้มที่จะมาบรรจบกันเร็วกว่าและเชื่อถือได้มากกว่า SGD โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่สัญญาณรบกวนในการไล่ระดับสีสุ่มนั้นหนักหน่วง- SGD สามารถมาบรรจบกันช้ากว่าและเชื่อถือได้น้อยกว่า Adam ในกรณีเช่นนี้
5. การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์:
- Adam ต้องการการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์น้อยกว่า SGD เนื่องจากจะปรับตามอัตราการเรียนรู้และโมเมนตัมที่เปลี่ยนแปลงไป- SGD จำเป็นต้องมีการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์มากขึ้น เนื่องจากจำเป็นต้องตั้งค่าอัตราการเรียนรู้คงที่และโมเมนตัมอย่างระมัดระวัง
6. ประสิทธิภาพ:
- Adam มีแนวโน้มที่จะทำงานได้ดีกว่า SGD ในงานที่มีสัญญาณรบกวนในการไล่ระดับสุ่มที่หนักหน่วง เช่น โมเดลความสนใจ- SGD มีแนวโน้มที่จะทำงานได้ดีกว่า Adam ในงานที่มีสัญญาณรบกวนในการไล่ระดับสุ่มที่มีความเข้มข้นดี เช่น การฝึกอบรม ImageNet
7. ความทนทาน:
- Adam มีความทนทานต่อข้อมูลที่มีเสียงดังมากกว่า และสามารถรับมือเสียงรบกวนที่มีปริมาณมากได้ดีกว่า SGD- SGD มีความทนทานน้อยกว่าต่อข้อมูลที่มีเสียงดังและสามารถรวมตัวกันได้ไม่ดีเมื่อมีสัญญาณรบกวนที่หนักหน่วง
8. ความเสถียร:
- อดัมมีเสถียรภาพมากกว่า SGD เนื่องจากจะปรับตามอัตราการเรียนรู้และโมเมนตัมที่เปลี่ยนแปลงไป- SGD อาจมีความเสถียรน้อยกว่า Adam โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่สัญญาณรบกวนในการไล่ระดับสีแบบสุ่มมีเสียงดังมาก
9. วิธีการทั้งมวล:
- Adam สามารถใช้ในวิธีการทั้งมวลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความทนทานของแบบจำลอง- SGD สามารถใช้ในวิธีการทั้งมวลได้ แต่อาจต้องมีการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์อย่างระมัดระวังมากขึ้น
10. การปรับแต่งเฉพาะแอปพลิเคชัน:
- การตั้งค่าไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับ Adam และ SGD อาจแตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับแอปพลิเคชันและชุดข้อมูลเฉพาะที่ใช้- จำเป็นต้องมีการทดลองและการประเมินอย่างรอบคอบเพื่อกำหนดการกำหนดค่าไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ดีที่สุดสำหรับงาน RNN-GAN ที่กำหนด
โดยสรุป Adam และ SGD ต่างก็เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพสำหรับ RNN-GAN แต่มีจุดแข็งและจุดอ่อนที่แตกต่างกัน Adam นั้นแข็งแกร่งกว่าต่อเสียงที่มีหางหนักและมีแนวโน้มที่จะมาบรรจบกันเร็วกว่าและเชื่อถือได้มากกว่า ในขณะที่ SGD นั้นแข็งแกร่งกว่ากับเสียงที่มีสมาธิดี และมีแนวโน้มที่จะทำงานได้ดีกว่าในงานที่เสียงมีความเข้มข้นดี
การอ้างอิง:[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
-