RNN-GAN'larda Adam ve SGD kullanımı arasındaki temel farklar şunlardır:
1. Uyarlanabilir Öğrenme Oranları:
- Adam, her parametre için uyarlanabilir öğrenme oranlarını kullanıyor ve adım boyutunu, gradyanların tahmini birinci ve ikinci anlarına göre ayarlıyor.- SGD, tüm parametreler için sabit bir öğrenme hızı kullanır; bu da daha yavaş yakınsamaya ve daha az kararlı eğitime yol açabilir.
2. İvme:
- Adam, modelin daha hızlı ve daha sağlam bir şekilde yakınsamasına yardımcı olan momentumu içerir.- SGD momentumu içermez, bu da daha yavaş yakınsamaya ve daha az sağlam eğitime yol açabilir.
3. Ağır Kuyruk Gürültüsü:
- Adam, dikkat modelleri gibi belirli görevlerde ortaya çıkabilen stokastik gradyanlardaki ağır kuyruklu gürültüye karşı daha dayanıklıdır.- SGD, ağır kuyruklu gürültüye karşı daha az dayanıklıdır ve bu gibi durumlarda zayıf bir şekilde yakınsama yapabilir.
4. Yakınsama:
- Adam, özellikle stokastik gradyanlardaki gürültünün yoğun olduğu görevlerde, SGD'den daha hızlı ve daha güvenilir bir şekilde yakınsama eğilimindedir.- SGD bu gibi durumlarda Adam'a göre daha yavaş ve daha az güvenilir bir şekilde yakınlaşabilir.
5. Hiperparametre Ayarı:
- Adam, değişen öğrenme hızına ve momentuma uyum sağladığı için SGD'ye göre daha az hiperparametre ayarı gerektirir.- Sabit öğrenme hızı ve momentumun dikkatli bir şekilde ayarlanması gerektiğinden SGD daha fazla hiperparametre ayarı gerektirir.
6. Performans:
- Adam, dikkat modelleri gibi stokastik eğimlerdeki gürültünün yoğun olduğu görevlerde SGD'den daha iyi performans gösterme eğilimindedir.- SGD, ImageNet eğitimi gibi stokastik gradyanlardaki gürültünün iyi yoğunlaştığı görevlerde Adam'dan daha iyi performans gösterme eğilimindedir.
7. Sağlamlık:
- Adam gürültülü verilere karşı daha dayanıklıdır ve ağır kuyruklu gürültüyü SGD'den daha iyi işleyebilir.- SGD, gürültülü verilere karşı daha az dayanıklıdır ve ağır kuyruklu gürültü varlığında zayıf şekilde yakınsama yapabilir.
8. Kararlılık:
- Adam, değişen öğrenme hızına ve ivmeye uyum sağladığı için SGD'den daha istikrarlıdır.- SGD, özellikle stokastik eğimlerdeki gürültünün yoğun olduğu görevlerde Adam'a göre daha az kararlı olabilir.
9. Topluluk Yöntemleri:
- Adam, modelin performansını ve sağlamlığını artırmak için topluluk yöntemlerinde kullanılabilir.- SGD aynı zamanda topluluk yöntemlerinde de kullanılabilir ancak hiperparametrelerin daha dikkatli ayarlanmasını gerektirebilir.
10. Uygulamaya Özel Ayarlama:
- Adam ve SGD için en uygun hiperparametre ayarları, kullanılan belirli uygulamaya ve veri kümesine bağlı olarak değişebilir.- Belirli bir RNN-GAN görevi için en iyi hiperparametre konfigürasyonunu belirlemek için dikkatli deneyler ve değerlendirmeler gereklidir.
Özetle, Adam ve SGD'nin her ikisi de RNN-GAN'lar için etkili optimize edicilerdir ancak farklı güçlü ve zayıf yönleri vardır. Adam ağır kuyruklu gürültüye karşı daha dayanıklıdır ve daha hızlı ve daha güvenilir bir şekilde yakınsama eğilimindeyken, SGD iyi konsantre edilmiş gürültüye karşı daha dayanıklıdır ve gürültünün iyi konsantre olduğu görevlerde daha iyi performans gösterme eğilimindedir.
Alıntılar:[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