Какие оптимизаторы кроме Adam существуют и в чем их разница?

Кроме Adam, в машинном обучении существуют и другие популярные оптимизаторы, отличающиеся подходами к обновлению параметров:

• SGD (Stochastic Gradient Descent) — классический стохастический градиентный спуск с фиксированным или уменьшающимся шагом обучения. Простой, но может медленно сходиться.

• Momentum — расширение SGD, добавляющее "инерцию" для ускорения сходимости и сглаживания колебаний.

• RMSProp — адаптивный оптимизатор, который масштабирует шаг обучения для каждого параметра, учитывая среднеквадратичное значение градиентов. Хорошо работает с нестационарными целями.

• Adagrad — адаптивный шаг обучения, уменьшающийся для часто обновляемых параметров, что может привести к слишком маленьким шагам.

• Adadelta — улучшение Adagrad, ограничивающее накопление градиентов, чтобы избежать слишком малого шага.

• Nadam — сочетает Adam с моментумом с Nesterov ускорением.

Основные различия:

• SGD и Momentum используют фиксированный или настраиваемый шаг.
• Адаптивные оптимизаторы (Adagrad, RMSProp, Adam) автоматически подстраивают шаг для каждого параметра.
• Adam объединяет идеи Momentum и RMSProp, что делает его универсальным и эффективным.

Выбор оптимизатора зависит от задачи, данных и архитектуры модели.