Adam-dan başqa hansı optimizatorlar mövcuddur və onların fərqləri nədir?

Adam-dan başqa, maşın öyrənməsində digər məşhur optimizatorlar da mövcuddur və onlar parametrlərin yenilənməsi yanaşmalarında fərqlənirlər:

• SGD (Stokastik Gradient Enişi) — klassik stokastik gradient enişi metodu, sabit və ya azalan öyrənmə addımı ilə. Sadədir, amma yavaş yaxınlaşa bilər.

• Momentum — SGD-nin genişləndirilməsi, "inertsiya" əlavə edir və yaxınlaşmanı sürətləndirir, titrəmələri yumşaldır.

• RMSProp — adaptiv optimizator, hər parametr üçün öyrənmə addımını ölçüləndirir və gradientlərin kvadrat orta dəyərini nəzərə alır. Non-stasionar məqsədlər üçün yaxşı işləyir.

• Adagrad — adaptiv öyrənmə addımı, tez-tez yenilənən parametrlər üçün kiçikləşir, bu isə çox kiçik addımlara səbəb ola bilər.

• Adadelta — Adagrad-ın təkmilləşdirilmiş versiyası, gradientlərin yığılmasını məhdudlaşdırır və çox kiçik addımların qarşısını alır.

• Nadam — Adam ilə Momentum və Nesterov sürətləndirməsini birləşdirir.

Əsas fərqlər:

• SGD və Momentum sabit və ya tənzimlənən addım istifadə edir.
• Adaptiv optimizatorlar (Adagrad, RMSProp, Adam) hər parametr üçün avtomatik olaraq addımı tənzimləyir.
• Adam Momentum və RMSProp ideyalarını birləşdirir, bu onu çox yönlü və effektiv edir.

Optimallaşdırıcı seçimi vəzifədən, verilənlərdən və model arxitekturasından asılıdır.