Мінімізація з урахуванням різкості (SAM). алгоритм оптимізації, який мінімізує як втрати, так і різкість втрат. Він знаходить параметри, які лежать в околиці низьких втрат. Автори вважають, що це покращує узагальнення моделі, і ми також.
Оптимізатор — це функція або алгоритм, який регулює атрибути нейронної мережі, такі як ваги та швидкість навчання. Таким чином, це допомагає в зменшення загальних втрат і підвищення точності.
Оптимізатор є відповідальний за налаштування параметрів CNN на етапі навчання. Він визначає, як оновлюються ваги мережі на основі обчислених градієнтів функції втрат.
Зрештою, головною метою Адама є стабілізувати навчальний процес і допомогти нейронним мережам сходитися до оптимальних рішень. Він спрямований на ефективну оптимізацію параметрів моделі, швидку навігацію по крутих і плоских областях функції втрат.
Оптимізатор Адам працює добре і є найпопулярнішим оптимізатором на сьогоднішній день. Адаму зазвичай потрібна менша швидкість навчання: починайте з 0,001, потім збільшуйте/зменшуйте, як вважаєте за потрібне. Для цього прикладу 0,005 добре працює. Convnets також можна навчати за допомогою SGD з імпульсом або з Адамом.
Adagrad працює краще, ніж стохастичний градієнтний спуск, головним чином через часті оновлення швидкості навчання, і найкраще підходить для обробки розріджених даних. Адам оптимізатор успадковує найкращі функції RMSProp та інших алгоритмів, пропонуючи чудові результати, швидший час обчислення та менше параметрів для налаштування.