Adam считается одним из эффективных оптимизаторов в машинном обучении по нескольким причинам:

• Адаптивные скорости обучения. 13 Adam 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
• Быстрая сходимость. 34 Adam позволяет быстрее достигать оптимальных результатов, чем другие оптимизаторы. 3 Это связано с его способностью оценивать первый и второй моменты градиентов, что улучшает точность определения минимума функции. 3
• Эффективное хранение градиентов. 3 В отличие от традиционных оптимизаторов, которые хранят только текущий градиент, Adam сохраняет градиенты не только для текущей итерации, но и для всех предыдущих. 3 Это помогает стабилизировать обучение и улучшает скорость сходимости, особенно в нестационарных задачах. 3
• Низкие требования к памяти. 24 Adam требует хранения только первого и второго моментов градиентов, что снижает потребности в памяти. 24 Это делает его подходящим для обучения моделей глубокого обучения на ограниченных ресурсах, таких как мобильные устройства. 2
• Пригодность для решения больших задач. 1 Adam хорошо справляется с задачами с большими наборами данных и высокоразмерными пространствами параметров, что характерно для компьютерного зрения и обработки естественного языка. 1