Нейросети: создание и оптимизация будущего. Джеймс Девис

дает хорошие результаты при небольших и средних наборах данных.

      – Не требует тщательной настройки гиперпараметров.

      Недостатки:

      – Может быть менее эффективным при сильно разреженных данных (например, при работе с текстовыми данными или данными с высоким числом нулевых значений).

      – Иногда может привести к переобучению на более сложных или шумных данных, если не настроить гиперпараметры должным образом.

      2. RMSprop (Root Mean Square Propagation)

      Описание: RMSprop – это адаптивный метод оптимизации, который сохраняет скользящее среднее квадратов градиентов. Это позволяет адаптивно изменять шаг обучения для каждого параметра, особенно на сложных или быстро изменяющихся данных.

      Алгоритм:

      – В отличие от стандартного градиентного спуска, использует только скользящее среднее квадратов градиента для регулировки скорости обучения.

      – Хорошо работает для задач с нерегулярным или сильно изменяющимся ландшафтом ошибок (например, в задачах с частыми изменениями).

      Преимущества:

      – Лучше подходит для задач, где необходимо быстро адаптировать обучение к меняющимся данным.

      – Помогает избежать затухания градиентов на длинных временных рядах или сложных ландшафтах ошибки.

      – Часто используется в задачах с рекуррентными нейронными сетями (RNN).

      Недостатки:

      – Параметры могут быть чувствительными к выбору гиперпараметров, особенно скорости обучения.

      – Может плохо работать на слишком простых задачах или когда градиенты очень малы.

      3. Adagrad (Adaptive Gradient Algorithm)

      Описание: Adagrad – это алгоритм оптимизации, который адаптирует скорость обучения для каждого параметра на основе его истории градиентов. Он эффективно увеличивает скорость обучения для редких параметров и уменьшает её для часто обновляемых параметров.

      Алгоритм:

      – Вычисляется сумма квадратов градиентов для каждого параметра.

      – Часто используется для задач с разреженными данными, например, в обработке естественного языка или в задачах с большим количеством нулевых значений.

      Преимущества:

      – Подходит для работы с разреженными данными (например, текстами, изображениями).

      – Адаптивный и может быстро обучаться на разреженных данных.

      – Хорошо работает в задачах, где параметры меняются значительно за небольшие шаги.

      Недостатки:

      – Со временем скорость обучения монотонно уменьшается, что может привести к слишком малым шагам на поздних этапах обучения.

      – Для больших наборов данных или длительного обучения может приводить к слишком маленьким шагам и замедлению сходимости.

      4. Nadam (Nesterov-accelerated Adaptive Moment Estimation)

      Описание: Nadam – это усовершенствованный Adam с добавлением метода Nesterov Accelerated Gradient (NAG), который включает корректировку для ускорения сходимости на основе прогноза будущего градиента.

      Алгоритм: Совмещает идеи Adam и Nesterov. В отличие от обычного Adam, Nadam учитывает коррекцию, основанную на градиенте предсказания.

      Преимущества: