ICLR 2018 最佳论文：AMSGrad，Adam 的真正继承者？

ICLR 2018 最佳论文：AMSGrad，Adam 的真正继承者？

在谷歌 Reddi 等人关于 Adam 收敛性的论文最近被评为 ICLR 2018 最佳论文后，深度学习领域发生了震动。该论文引入了 AMSGrad，一种 Adam 的变体，声称在收敛性、鲁棒性和计算效率方面优于其前辈。

因此，迫切的问题出现了：AMSGrad 是否能够在实践中取代 Adam，目前深度学习中最流行的优化方法之一？让我们深入研究一下这两者的对比，探索 AMSGrad 的独特优势，并评估它是否能成为 Adam 的最终替代者。

Adam 的兴衰

Adam（自适应矩估计），最初在 2015 年被提出，是一种非常成功的优化算法，因其快速收敛、对超参数不敏感以及处理稀疏梯度和噪声数据的能力而备受赞誉。然而，近年来，随着研究人员不断探索新的优化方法的可能性，Adam 逐渐显现出其局限性。

最突出的问题之一是 Adam 的收敛性保证较弱。特别是在非凸优化问题中，Adam 可能会陷入鞍点或局部最小值，从而无法找到全局最优解。

AMSGrad 的崛起

AMSGrad 旨在解决 Adam 的收敛性问题。它通过引入新的自适应学习率策略，该策略使用历史梯度的指数加权移动平均值来更新学习率。这种方法有助于防止学习率过早减小，并允许 AMSGrad 在优化过程中更积极地探索。

除了改进的收敛性，AMSGrad 还提供了其他好处，例如：

• 鲁棒性提高： AMSGrad 对噪声数据和稀疏梯度更鲁棒，这使其适用于更广泛的问题。
• 计算效率： AMSGrad 的计算成本与 Adam 相似，使其成为大型数据集和复杂模型的实际选择。

AMSGrad 与 Adam 的对比

在实践中，AMSGrad 通常在收敛性和鲁棒性方面优于 Adam。它能够在更少的迭代次数内找到更好的解，并且对超参数设置不太敏感。此外，AMSGrad 在优化具有噪声或稀疏梯度的模型时表现得更好。

然而，在某些情况下，Adam 可能仍然是更好的选择。对于凸优化问题，Adam 通常能够更快地收敛。此外，Adam 对超参数的敏感性较低，这可能使其在需要手动调整时更加方便。

结论

AMSGrad 是 Adam 的一种有前途的替代方案，它提供了更好的收敛性和鲁棒性，同时保持类似的计算效率。虽然它可能无法在所有情况下都取代 Adam，但它肯定会成为深度学习从业者的宝贵工具。

随着优化算法领域的持续研究，预计我们将在未来看到 AMSGrad 和其他新算法的更多进展。然而，现在很明显，AMSGrad 是 Adam 的一项重大改进，它有可能成为深度学习优化的未来。