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. 13 Adam регулирует скорость обучения для каждого веса в зависимости от того, насколько частыми и большими были исторические обновления. 1 Это делает его подходящим для задач с разреженными градиентами или зашумлёнными данными. 13
• Быстрая сходимость. 25 Благодаря сочетанию эффектов Momentum и RMSprop, Adam часто сходится быстрее, чем другие методы оптимизации. 5
• Минимальная необходимость в настройке гиперпараметров. 4 Adam работает хорошо с дефолтными параметрами и требует меньше экспериментов с настройкой по сравнению с другими оптимизаторами. 4
• Пригодность для решения больших задач. 1 Adam хорошо справляется с задачами с большими наборами данных и высокоразмерными пространствами параметров. 1
• Справляется с нестационарными задачами. 1 Adam подходит для решения задач, в которых целевая функция меняется с течением времени. 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