2. Adam (Adaptive Moment Estimation) – более продвинутый метод оптимизации, который сочетает в себе адаптивное обучение для каждого параметра с моментом, как в SGD. Adam поддерживает два отдельных момента (средние значения): первый, как в обычном SGD с моментом, а второй используется для накопления квадратов градиентов, что помогает автоматизировать выбор скорости обучения. Этот метод позволяет значительно ускорить обучение, так как он лучше справляется с шумами и может быстрее сходиться на данных с высокой разреженностью признаков. Adam популярен для задач, где обучаемая модель должна быстро адаптироваться, например, в задачах, требующих точного предсказания на сложных многомерных данных.
3. RMSprop – метод, разработанный для решения проблем нестабильности, возникающих при использовании стандартного SGD. В RMSprop накопление среднего квадрата градиентов помогает «разглаживать» обновления, что улучшает обучение на данных с нестационарными характеристиками. Это особенно полезно в задачах с последовательными данными, где значения признаков могут сильно колебаться. В некоторых случаях RMSprop обеспечивает более стабильное и быстрое обучение по сравнению с Adam.
Каждый метод имеет свои плюсы и минусы: SGD может требовать больше времени на достижение глобального минимума, но хорошо подходит для больших выборок данных. Adam и RMSprop обеспечивают более быструю сходимость, но могут столкнуться с проблемами генерализации, особенно на небольших наборах данных.
Помимо выбора оптимизатора, правильная настройка гиперпараметров, таких как скорость обучения и момент, играет важную роль в процессе оптимизации. Скорость обучения определяет, насколько резко модель обновляет свои параметры; высокая скорость обучения ускоряет процесс, но может привести к переобучению или нестабильности, тогда как слишком низкая скорость может замедлить процесс или привести к застреванию в локальном минимуме. В адаптивных методах, таких как Adam и RMSprop, скорость обучения может изменяться по мере обучения, что снижает необходимость тщательной настройки, но для других методов, таких как SGD, настройка этого параметра является критически важной задачей.
Момент добавляет к обновлениям веса инерционный эффект, который помогает модели обходить мелкие локальные минимумы и преодолевать плато функции потерь. Это особенно полезно в SGD, где момент может стабилизировать и ускорить обучение на сложных рельефах функции потерь. Неправильно настроенные гиперпараметры могут привести к скачкообразному поведению модели или застреванию в локальных минимумах, что негативно скажется на её производительности и точности.