from What is Adam Optimizer and How to Tune its Parameters in PyTorch.
Adamオプティマイザーは、ディープラーニングで広く使われるアルゴリズムで、異なるパラメータに対して学習率を適応させる能力と計算要件の低さから、多くの実践者に選ばれています。PyTorchでのAdamオプティマイザーのハイパーパラメータの微調整により、ニューラルネットワークモデルの性能を最大限に引き出すことができます。
Adamオプティマイザーの主要なパラメータには、学習率（alpha）、一次モーメント推定値（beta1）と二次モーメント推定値（beta2）の減衰率、そしてゼロ除算を防ぐための小さな定数epsilonが含まれます。これらのパラメータを調整することで、学習プロセスを最適化できます。
学習率は最も重要なハイパーパラメータであり、オプティマイザーのステップサイズを決定します。適切な学習率を見つけるには実験が必要であり、学習が進むにつれて学習率を調整するスケジューラーがしばしば使用されます。Beta1とbeta2は、それぞれ勾配とその二乗の移動平均の減衰率を制御し、学習を加速させたり安定させたりします。Epsilonは数値安定性に重要であり、特に小さな勾配を扱う際にNaNエラーを防ぐために調整されることがあります。重み減衰はL2正則化の一形態で、過学習を防ぐために大きな重みにペナルティを課します。Amsgradは、過去の二乗勾配の最大値を使用することで収束問題を解決するAdamの変種です。
Adamのパラメータを調整するには、トレーニング、評価、調整を繰り返す反復プロセスが必要です。デフォルト値から始め、学習率を調整し、次にbeta1とbeta2を調整します。半精度計算を行う場合はepsilonに注意し、正則化のために重み減衰を検討してください。バリデーションのパフォーマンスをガイドとして使用し、実験を恐れずに行ってください。
結論として、PyTorchでのAdamオプティマイザーの習得は科学と芸術の融合です。ハイパーパラメータを理解し、慎重に調整することで、モデルの学習効率と性能を大幅に向上させることができます。モデルとデータセットによっては、独自のハイパーパラメータセットが必要になることを覚えておきましょう。実験のプロセスを受け入れ、Adamの最適化能力の深みに踏み込む旅の報酬として改善された結果を楽しんでください。
