ابرمقادیر پیشرفته

انتخاب بین بهینه سازهای Adam و SGD (Stochastic Gradient Descent) بستگی به عوامل مختلفی مانند ماهیت مسئله، مجموعه داده، و معماری شبکه عصبی دارد. در زیر مقایسه ای بین این دو بهینه ساز آورده شده است:

Adam (Adaptive Moment Estimation): Adam یک الگوریتم بهینه سازی نرخ یادگیری تطبیقی است که مزایای هر دو AdaGrad و RMSProp را ترکیب می کند. این نرخ یادگیری جداگانه برای هر پارامتر را حفظ می کند و نرخ یادگیری را بر اساس لحظات اول و دوم گرادیان ها تطبیق می دهد. Adam برای محدوده گسترده ای از وظایف یادگیری عمیق مناسب است و برای همگرایی سریع و مقاومت در برابر گرادیان های نویزی شناخته شده است. این نیاز به تنظیم دستی دقیق تر هایپرپارامترها نسبت به SGD را کاهش می دهد، که باعث می شود برای بسیاری از وظایف آسان تر استفاده شود.

SGD (Stochastic Gradient Descent): SGD

یک الگوریتم بهینه سازی کلاسیک است که پارامترهای مدل را بر اساس گرادیان های تابع خطا نسبت به پارامترها به روز می کند. این برای تمام پارامترها از یک نرخ یادگیری ثابت استفاده می کند و نرخ یادگیری را در طول آموزش تطبیق نمی دهد. SGD می تواند حساس به انتخاب نرخ یادگیری باشد و ممکن است نیاز به تنظیم دستی برای دستیابی به عملکرد خوب داشته باشد. این از نظر محاسباتی کارآمد و حافظه کارآمد است، به خصوص برای مجموعه داده های بزرگ مقیاس، و گاهی اوقات می تواند بهتر از Adam عمومیت یابد.

به طور خلاصه، Adam اغلب گزینه پیش فرض برای وظایف یادگیری عمیق به دلیل مقاومت و سهولت استفاده اش است. با این حال، SGD همچنان می تواند موثر باشد، به خصوص وقتی با دقت تنظیم شده است، و ممکن است در برخی از سناریوها که کارایی محاسباتی یا تعمیم اولویت دارد، ترجیح داده شود. در نهایت، بهترین بهینه ساز بستگی به نیازها و محدودیت های خاص وظیفه در دست دارد، و توصیه می شود که با هر دو بهینه ساز آزمایش کنید تا مشخص شود کدام یک برای مشکل خاصی بهتر کار می کند.