Вопрос или проблема
Я только начинаю изучать Faster R-CNN и у меня есть некоторые сомнения по поводу оптимизатора этой сети. Насколько я понимаю, оптимизатор Adam работает гораздо лучше, чем SGD во многих сетях. Тем не менее, в статье о Faster R-CNN выбирается оптимизатор SGD вместо Adam, и во многих реализациях Faster R-CNN, которые я нашел на GitHub, также используется SGD в качестве оптимизатора.
Мне кажется, что в случае с Faster R-CNN Adam может не иметь лучших показателей. После того как я изучил свои догадки, я нашел этот ответ ссылка, который дал мне общее представление. В ответе говорится, что SGD является лучше подходящим адаптером, чем ADAM. Но мне все еще нужно больше подробных объяснений по этому вопросу.
Вот мои вопросы:
- Можем ли мы использовать Adam в качестве оптимизатора для Faster R-CNN? Если кто-то использовал Adam для Faster R-CNN, не могли бы вы поделиться некоторыми результатами по производительности Adam?
- Как предлагается в ответе по ссылке выше, Adam может демонстрировать худшие показатели в некоторых особых случаях. Я хотел бы спросить, в каких именно особых случаях Adam будет работать плохо. Могут ли кто-нибудь привести мне несколько примеров? И принадлежит ли Faster R-CNN к этим особым случаям?
Отличный вопрос, и мне тоже очень интересно, все что я могу указать — это этот мини-отчет Weights and Biases, который показывает, что Adam и AdamW превосходят SGD.
У меня сложилось впечатление, что люди склонны считать Adam более безопасным / более надежным. В то время как правильная оптимизация SGD может часто дать немного более высокую производительность. Не уверен, насколько это конкретно применимо к Faster R-CNN.
Ответ или решение
Почему Faster R-CNN использует оптимизатор SGD вместо Adam
Faster R-CNN — это одна из ключевых архитектур в области компьютерного зрения, которая предназначена для детекции объектов на изображениях. Важной частью обучения нейронных сетей является выбор оптимизатора, и в случае Faster R-CNN предпочтение отдается стохастическому градиентному спуску (SGD) вместо метода Adam. Это решение обосновано несколькими факторами, связанными с особенностями задач, которые решает Faster R-CNN, и характеристиками самих оптимизаторов.
1. Общая производительность и обобщаемость
Исследования показывают, что в некоторых случаях SGD может обеспечивать лучшее обобщение по сравнению с Adam. SGD имеет фиксированные темпы обучения и предлагает более стабильное управление весами по мере обучения модели. В отличие от Adam, который адаптивно настраивает скорость обучения для каждого параметра, что может привести к значительной изменчивости в обновлениях градиентов. Эта стабильность делает SGD более предсказуемым и надежным для задач, требующих строгого обобщения, как это и происходит в случае детекции объектов.
2. Применение в различных абстракциях
Faster R-CNN требует точности в детекции объектов, что может быть достигнуто при помощи аккуратного управления обучающими процессами. Исследования показывают, что использование SGD с моментом может улучшать качество модели, за счет того, что оно помогает избежать "ловушек" локальных минимумов на сложных ландшафтах потерь. Adam, хотя и является мощным инструментом, может иногда застревать в местных максимумах и не обеспечивать необходимой точности для задач, аналогичных тем, что решает Faster R-CNN.
3. Специальные случаи, когда Adam может показывать плохие результаты
Существует несколько случаев, когда Adam может демонстрировать ухудшение производительности:
-
Ненормализованные данные: Если данные не нормализованы должным образом, Adam может сталкиваться с проблемами, так как адаптивные параметры зависят от статистики градиентов. SGD же в этом случае может быть более устойчивым.
-
Высокая вариативность градиентов: В задачах, где градиенты имеют высокую дисперсию, Adam может не справляться с адаптацией темпов обучения, что вызывает несоответствия в обновлениях весов.
-
Модели с меньшим количеством эпох: Если обучение модели происходит в течение ограниченного числа эпох, Adam может не успеть "настроиться" на оптимальные параметры, в отличие от SGD, который имеет более предсказуемый путь к оптимизации.
4. Можно ли использовать Adam для Faster R-CNN?
Да, Adam можно использовать в качестве оптимизатора для Faster R-CNN, но многие реализации по умолчанию выбирают SGD из-за указанных выше преимуществ в обобщаемости и стабильности. Результаты использования Adam могут варьироваться в зависимости от конкретной задачи и конфигурации обучения. Некоторые исследования действительно показывают, что Adam и его модификации (например, AdamW) могут предоставлять сопоставимые или даже лучшие результаты в определенных условиях.
Если вы хотите протестировать Adam для Faster R-CNN, следует провести тщательные эксперименты, контролируя метрики производительности на валидационных наборах данных, чтобы определить, является ли Adam подходящим выбором для ваших конкретных случаев.
Заключение
Финальный выбор оптимизатора должен основываться на специфике применения и целевых показателях вашего проекта. Хотя Adam может предложить преимущества в некоторых контекстах, столь широко распространенный выбор SGD для Faster R-CNN обоснован его стабильностью и способность к обобщению в области детекции объектов. Результаты экспериментов и проверка производительности всегда важны, чтобы сделать обоснованные решения и учитывать специфику данных и задач.