В чем разница между Momentum и Adam при обучении нейронных сетей?

Разница между Momentum и Adam при обучении нейронных сетей заключается в их подходах и особенностях работы.

Momentum добавляет «инерцию» при обновлении весов. adminvps.ru Если на нескольких шагах подряд направление изменения оказывается примерно одинаковым, алгоритм как бы «разгоняется» в ту же сторону. adminvps.ru Momentum помогает обходить небольшие локальные минимумы и снижает колебания при движении к оптимальному решению. adminvps.ru

Adam (Adaptive Moment Estimation) сочетает идеи Momentum и RMSprop. zentyx.ru adminvps.ru Он использует момент первого порядка (среднее значение градиентов, аналогичное Momentum) и момент второго порядка (скользящее среднее квадратов градиентов, похожее на RMSprop). zentyx.ru Это позволяет ему эффективно адаптироваться как к плоским, так и к крутым областям пространства параметров. zentyx.ru

Некоторые преимущества Adam:

• хорошо работает в широком диапазоне условий и задач, особенно там, где градиенты могут быть разреженными или шумными; zentyx.ru
• часто сходится быстрее, чем другие методы оптимизации; zentyx.ru
• менее чувствителен к выбору начальной скорости обучения по сравнению с некоторыми другими алгоритмами. zentyx.ru

Некоторые преимущества Momentum:

• добавляет устойчивость градиентному спуску и помогает избегать маленьких локальных минимумов/максимумов; education.yandex.ru
• может быть чувствительным в отношении одних направлений пространства параметров и нечувствительным в других из-за трудностей подбора оптимальной скорости обучения. habr.com