СГД и Адам

SGD (стохастический градиентный спуск) и Adam (адаптивная оценка момента) — это алгоритмы оптимизации, обычно используемые в машинном обучении для обновления параметров модели во время обучения. Однако между ними есть несколько ключевых отличий:

  1. Правило обновления: SGD обновляет параметры модели, используя градиент функции потерь по отношению к параметрам. Правило обновления: param = param - learning_rate * gradient

Адам, с другой стороны, использует комбинацию градиента и скользящего среднего прошлых градиентов. Правило обновления: param = param - learning_rate * (m_t / (sqrt(v_t) + eps)), где m_t — первый момент (среднее значение) градиента, v_t — второй момент (дисперсия) градиента, eps — небольшая константа, чтобы избежать деления на ноль.

  1. Скорость обучения: SGD использует фиксированную скорость обучения, которую можно установить вручную или адаптивно настроить во время обучения.

Однако Адам адаптирует скорость обучения для каждого параметра на основе исторических значений градиентов. Это позволяет динамически регулировать скорость обучения для каждого параметра, что может привести к более быстрой сходимости и лучшему обобщению.

  1. Импульс: SGD не использует импульс, а это означает, что обновления могут колебаться, и для сходимости требуется больше времени.

Адам включает термин импульса, который помогает сгладить обновления и ускорить конвергенцию. Термин импульса аналогичен скользящему среднему градиенту, используемому в правиле обновления.

  1. Производительность: на практике Adam обычно считается более надежным оптимизатором, чем SGD. Часто для сходимости требуется меньше итераций, и он может более эффективно обрабатывать зашумленные или разреженные градиенты.

Однако в некоторых случаях SGD может превзойти Адама, особенно когда данные чистые, а скорость обучения тщательно настроена. Кроме того, SGD часто быстрее, чем Адам, когда набор данных небольшой или модель проста.

В целом выбор между SGD и Adam (или любым другим оптимизатором) зависит от конкретной проблемы, размера набора данных, сложности модели и доступных вычислительных ресурсов.