Некоторые преимущества использования алгоритма Adam по сравнению с другими алгоритмами оптимизации:

• Адаптивная скорость обучения. 13 Adam адаптирует скорость обучения для каждого параметра на основе первого и второго моментов градиентов. 1 Это позволяет автоматически регулировать размер шага для каждого параметра, что подходит для разреженных и зашумлённых данных. 1
• Быстрая сходимость. 13 Adam использует импульс и второй момент градиентов для ускорения скорости сходимости процесса оптимизации. 3
• Устойчивость к гиперпараметрам. 1 Adam относительно нечувствителен к использованию гиперпараметров, таких как скорость обучения и импульс. 1 Это делает его более устойчивым к разным типам данных и архитектурам. 1
• Подходит для больших наборов данных. 1 Adam эффективен для больших наборов данных и высокоразмерных пространств параметров, так как эффективно вычисляет и хранит первый и второй моменты градиентов. 1
• Эффективное использование памяти. 3 Adam поддерживает только две скользящие средние градиентов, что делает его экономичным по сравнению с другими алгоритмами оптимизации, которые требуют хранения большого количества прошлых градиентов. 3