Метод Adam считается эффективным для оптимизации нейронных сетей по нескольким причинам:

• Адаптивные скорости обучения. 13 Алгоритм регулирует скорость обучения для каждого веса в зависимости от того, насколько частыми и большими были исторические обновления. 1 Это особенно полезно для задач с разреженными градиентами или зашумлёнными данными. 1
• Коррекция смещения. 13 Метод включает механизм для борьбы с начальным смещением в сторону нуля в оценках момента, особенно на ранних этапах обучения. 1 Это обеспечивает более быструю конвергенцию и стабилизирует процесс обучения. 3
• Вычислительная эффективность. 1 Метод требует относительно мало памяти и эффективен с вычислительной точки зрения. 1
• Пригодность для решения больших задач. 1 Он хорошо справляется с задачами с большими наборами данных и высокоразмерными пространствами параметров. 1
• Справляется с нестационарными задачами. 1 Подходит для решения задач, в которых целевая функция меняется с течением времени. 1
• Эффективен при работе с разреженными градиентами. 1 Адаптивная скорость обучения делает его подходящим для сценариев, в которых градиенты разрежены. 1