Почему не всегда использовать метод оптимизации АДАМ?

Вопрос или проблема

Кажется, что оптимизатор Adaptive Moment Estimation (Adam) почти всегда работает лучше (быстрее и надежнее достигает глобального минимума) при минимизации функции стоимости при обучении нейронных сетей.

Почему бы не использовать Adam всегда? Зачем вообще использовать RMSProp или оптимизаторы с моментом?

Вот запись в блоге, в которой рассматривается статья, утверждающая, что SGD является лучшим обобщенным адаптером, чем ADAM.

Часто имеет смысл использовать более чем один метод (ансамбль), поскольку у каждого метода есть свои слабости.

Вам также стоит взглянуть на этот пост, сравнивающий различные оптимизаторы градиентного спуска. Как видно ниже, Adam явно не является лучшим оптимизатором для некоторых задач, так как многие методы сходятся лучше.

Ответ или решение

Использование Adam в качестве оптимизатора для обучения нейронных сетей действительно имеет множество преимуществ, таких как быстрая сходимость и надежная находка глобального минимума. Однако, несмотря на его популярность, есть несколько причин, по которым не всегда следует использовать Adam и стоит рассмотреть другие методы оптимизации, такие как RMSProp или оптимизация с моментумом.

Проблемы с обобщением: Одной из ключевых причин, почему Adam может не всегда быть лучшим выбором, является его склонность к переобучению. Исследования показывают, что параметры, полученные с помощью Adam, иногда имеют худшие характеристики обобщения по сравнению с более простыми методами, такими как стохастический градиентный спуск (SGD). При выполнении задач переноса обучения или в условиях, когда данные отличаются от тренировочных, применение SGD может привести к более стабильным и обобщающим результатам.
Сложность настройки гиперпараметров: Adam требует настройки нескольких гиперпараметров, таких как скорость обучения, коэффициенты β1 и β2, длина блочной памяти и т.д. Неправильная настройка этих параметров может привести к ухудшению работы модели. В то время как SGD и другие оптимизаторы могут быть более интуитивно понятными и легче поддаются настройке, что делает их предпочтительными в некоторых случаях.
Скорость сходимости: Хотя Adam обычно демонстрирует быструю сходимость на тренировочных данных, в ряде задач (особенно тех, которые имеют высоко неравномерный ландшафт потерь) методы, такие как SGD с моментумом или RMSProp, могут продемонстрировать лучшую сходимость и могут достигать более глубокой и стабильной минимизации.
Адаптивность: Adam — это адаптивный метод, который настраивает скорость обучения для каждого параметра. В некоторых случаях это может привести к тому, что модель будет затрачивать время на оптимизацию менее значимых параметров, в то время как более важные могли бы быть оптимизированы быстрее. Другие методы, такие как SGD, могут обеспечивать более устойчивую настройку скорости обучения, что может оказаться более эффективным в длительных тренировках.
Эмпирическое сравнение: Как упоминалось в указанных материалах, существует множество исследований, в которых сравниваются различные оптимизаторы. Например, работа, проверяющая эффективность SGD по сравнению с Adam, показывает, что SGD может давать лучшие результаты на некоторых наборах данных. Это подчеркивает важность выбора оптимизатора в зависимости от специфики задачи.

В заключение, хотя Adam — это мощный инструмент и обеспечивает много преимуществ, важно помнить, что нет универсального решения. Каждый метод оптимизации имеет свои плюсы и минусы, и всегда полезно экспериментировать с различными подходами, прежде чем принять решение о том, какой оптимизатор использовать для конкретной задачи. В некоторых случаях, использование ансамбля из нескольких методов может помочь достичь более надежных и качественных результатов.