Čo je ADAM?

ADAM (Adaptive Moment Estimation) je optimalizačný algoritmus využívaný pri trénovaní neurónových sietí a modelov hlbokého učenia. Vďaka svojej efektivite a schopnosti adaptívne upravovať rýchlosť učenia pre jednotlivé parametre modelu patrí medzi najpopulárnejšie optimalizátory v oblasti strojového učenia .

Algoritmus bol predstavený v roku 2014 výskumníkmi Diederikom Kingmom a Jimmym Ba. Od svojho vzniku sa stal štandardnou voľbou pre trénovanie rôznych typov neurónových sietí – od jednoduchých viacvrstvových perceptrónov až po komplexné architektúry transformer modelov.

Ako prebieha optimalizácia pomocou ADAM

Optimalizátor Adam kombinuje výhody dvoch predchádzajúcich metód – AdaGrad a RMSProp. Počas trénovania model počíta gradienty, ktoré určujú smer a veľkosť úpravy váh neurónovej siete. Adam tieto gradienty spracováva pomocou exponenciálne klesajúcich priemerov.

Prvý moment zachytáva priemer gradientov, čo pomáha určiť smer optimalizácie. Druhý moment sleduje priemer druhých mocnín gradientov, čím algoritmus získava informáciu o variabilite gradientov pre jednotlivé parametre. Kombinácia oboch momentov umožňuje adaptívne prispôsobovanie krokov učenia.

Vieš, že…

…názov Adam nie je len skratka, ale aj odkaz na biblické meno? Autori zvolili tento názov zámerne, pretože skratka Adaptive Moment Estimation vytvára slovo s ľahko zapamätateľným významom.

Výhody a obmedzenia optimalizátora

Medzi hlavné výhody patrí nízka pamäťová náročnosť a výpočtová efektivita. ADAM dokáže pracovať s riedkymi gradientmi a je vhodný pre problémy s veľkým množstvom dát alebo parametrov. Hyperparametre majú intuitívnu interpretáciu a zvyčajne vyžadujú minimálne ladenie.

Algoritmus má však aj svoje obmedzenia. V niektorých prípadoch môže konvergovať k suboptimálnym riešeniam v porovnaní s jednoduchším stochastickým gradientovým zostupom (SGD) s momentom. Pri určitých typoch úloh, najmä v počítačovom videní, môže SGD dosahovať lepšiu generalizáciu na testovacích dátach.

Praktické využitie v deep learning projektoch

Adam sa štandardne využíva pri trénovaní jazykových modelov, generatívnych sietí a klasifikačných modelov. Väčšina frameworkov pre hlboké učenie ako PyTorch či TensorFlow ponúka implementáciu tohto optimalizátora s prednastavenými hodnotami hyperparametrov.

Najčastejšie sa nastavuje rýchlosť učenia na hodnotu okolo 0,001 a parametre beta1 a beta2 na 0,9 a 0,999. Tieto predvolené hodnoty fungujú dobre pre väčšinu aplikácií, špecifické úlohy však môžu vyžadovať úpravy. Varianty ako AdamW rozširujú pôvodný prístup o lepšiu regularizáciu váh, vďaka čomu model dokáže spoľahlivejšie fungovať aj na nových, neznámych dátach.

Zdroje a odkazy

Použité zdroje:

• Kingma, Ba (2014) – Adam: A Method for Stochastic Optimization: https://arxiv.org/abs/1412.6980

Odporúčané zdroje:

• PyTorch Documentation – torch.optim.Adam: https://pytorch.org