В чём преимущества использования Adam по сравнению с другими методами оптимизации нейронных сетей?

Некоторые преимущества использования Adam по сравнению с другими методами оптимизации нейронных сетей:

• Адаптивная скорость обучения. www.ultralytics.com www.tutorialspoint.com Adam регулирует скорость обучения для каждого веса в зависимости от того, насколько частыми и большими были исторические обновления. www.ultralytics.com Это делает его подходящим для задач с разреженными градиентами или зашумлёнными данными. www.ultralytics.com www.tutorialspoint.com
• Быстрая сходимость. builtin.com zentyx.ru Благодаря сочетанию эффектов Momentum и RMSprop, Adam часто сходится быстрее, чем другие методы оптимизации. zentyx.ru
• Минимальная необходимость в настройке гиперпараметров. cyberleninka.ru Adam работает хорошо с дефолтными параметрами и требует меньше экспериментов с настройкой по сравнению с другими оптимизаторами. cyberleninka.ru
• Пригодность для решения больших задач. www.ultralytics.com Adam хорошо справляется с задачами с большими наборами данных и высокоразмерными пространствами параметров. www.ultralytics.com
• Справляется с нестационарными задачами. www.ultralytics.com Adam подходит для решения задач, в которых целевая функция меняется с течением времени. www.ultralytics.com
• Эффективное использование памяти. www.tutorialspoint.com Adam поддерживает только две скользящие средние градиентов, что делает его экономичным по сравнению с другими алгоритмами оптимизации, которые требуют хранения большого количества прошлых градиентов. www.tutorialspoint.com