В машинном обучении и особенно в обучении нейронных сетей центральное место занимает процесс оптимизации. Именно он определяет, как модель будет корректировать свои веса, чтобы минимизировать ошибку предсказания и повысить точность. От выбора оптимизатора зависит, насколько быстро и стабильно сеть обучится, а также сможет ли она избежать застревания в локальных минимумах. Сегодня существует множество алгоритмов оптимизации, но особое внимание заслуживают Adam и RMSProp, которые стали основой для большинства современных решений. Чтобы понять их преимущества, важно разобраться в их принципах работы и сравнить с другими подходами.

Основы оптимизации в нейросетях

Оптимизация — это процесс поиска минимума функции потерь (loss function), которая измеряет разницу между предсказанием модели и реальными данными. На практике используется градиентный спуск (Gradient Descent) — метод, основанный на вычислении градиентов ошибки по параметрам модели. С каждым шагом обучения веса корректируются в направлении, уменьшающем ошибку.

Классический градиентный спуск прост, но имеет несколько недостатков. Он чувствителен к выбору скорости обучения (learning rate), может застревать в локальных минимумах и плохо работает с разреженными или шумными данными. Чтобы устранить эти проблемы, были разработаны улучшенные алгоритмы — Momentum, RMSProp, Adam и их многочисленные модификации.

Алгоритм RMSProp: баланс скорости и стабильности

RMSProp (Root Mean Square Propagation) был предложен Джеффри Хинтоном как решение проблемы нестабильности стандартного градиентного спуска. Главная идея RMSProp — адаптировать скорость обучения для каждого параметра модели в зависимости от того, как часто и сильно он изменяется.

Вместо фиксированной скорости обучения RMSProp отслеживает среднеквадратичное значение прошлых градиентов, уменьшая шаг обучения для параметров с большими колебаниями. Это позволяет стабилизировать процесс оптимизации и предотвращает «скачки» при обучении. Алгоритм особенно эффективен для рекуррентных нейронных сетей (RNN), где градиенты могут либо быстро исчезать, либо становиться слишком большими.

Благодаря своей устойчивости и способности адаптироваться к сложным поверхностям функции потерь, RMSProp стал стандартом де-факто для задач, где требуются плавные, но уверенные шаги оптимизации.

Adam: универсальный инструмент для обучения нейросетей

Алгоритм Adam (Adaptive Moment Estimation) стал одной из самых популярных и универсальных техник оптимизации. Он объединяет идеи двух подходов — Momentum и RMSProp. Momentum помогает учитывать направление движения градиента во времени, ускоряя спуск в нужную сторону и сглаживая колебания, а RMSProp регулирует скорость обучения по каждому параметру.

Adam вычисляет скользящее среднее как самих градиентов (первый момент), так и их квадратов (второй момент). Это позволяет ему адаптировать шаг обучения динамически, учитывая историю изменений. Один из ключевых плюсов Adam — это высокая скорость сходимости: модель быстро достигает хороших результатов даже при большом числе параметров и сложных данных.

Более того, Adam устойчив к выбору гиперпараметров: стандартные значения (β₁=0.9, β₂=0.999, α=0.001) работают хорошо в большинстве случаев. Благодаря этому Adam стал основой для обучения почти всех современных архитектур — от сверточных сетей (CNN) до трансформеров, используемых в больших языковых моделях вроде GPT.

Недостатки и ограничения популярных оптимизаторов

Несмотря на свою эффективность, и Adam, и RMSProp имеют слабые стороны. RMSProp иногда «забывает» долгосрочную информацию о направлении оптимизации, концентрируясь лишь на локальных изменениях. Это может привести к тому, что алгоритм не выйдет из узкой долины локального минимума.

Adam, в свою очередь, часто демонстрирует плохую генерализацию — модель быстро обучается, но хуже справляется с новыми данными. Это связано с тем, что адаптивная корректировка шагов снижает эффект регуляризации, а значит, модель может «переучиваться». Кроме того, Adam может перестать снижать ошибку после определённого момента, когда шаг обучения становится слишком мал.

Поэтому исследователи продолжают искать компромиссы между скоростью и качеством обучения, предлагая новые алгоритмы, которые корректируют поведение классических оптимизаторов.

Современные конкуренты: AdamW, AdaBelief, LAMB и другие

Одним из ключевых усовершенствований Adam стал алгоритм AdamW, предложенный Ильей Лошиловым и Тимом Хоффманом в 2019 году. Он изменил способ применения регуляризации весов (weight decay). В классическом Adam L2-регуляризация и скорость обучения тесно связаны, что иногда приводит к смещению оптимизации. AdamW разделяет эти два механизма, что улучшает обобщающую способность моделей. Этот подход используется, например, при обучении моделей BERT, Vision Transformer (ViT) и других современных архитектур.

Другой конкурент — AdaBelief, предложенный в 2020 году. Он сохраняет основные принципы Adam, но вместо усреднения квадратов градиентов измеряет «удивление» модели — насколько текущий градиент отклоняется от ожидаемого. Это делает оптимизацию более «осознанной» и устойчивой, особенно при работе с нестабильными функциями потерь.

Для масштабного распределённого обучения больших моделей применяются оптимизаторы вроде LAMB (Layer-wise Adaptive Moments for Batch Training) и LARS (Layer-wise Adaptive Rate Scaling). Они регулируют скорость обучения не только по параметрам, но и по слоям сети, что позволяет эффективно обучать нейросети с миллиардами параметров без потери точности. Эти методы активно применяются в промышленных масштабах, например, при обучении гигантских языковых и мультимодальных моделей.

Как выбрать оптимизатор на практике

Выбор оптимизатора зависит от задачи, типа данных и вычислительных ресурсов. Для большинства современных проектов Adam остаётся разумным выбором «по умолчанию», обеспечивая быстрое обучение и устойчивую сходимость. Если же при обучении наблюдается переобучение или снижение обобщающей способности, стоит рассмотреть AdamW или AdaBelief.

RMSProp часто применяется в задачах, где данные последовательны или сильно колеблются, например, в обучении RNN или обработке временных рядов. Для сверхкрупных моделей, обучающихся на распределённых системах, оптимальными становятся LAMB или LARS. В некоторых случаях простые методы вроде SGD с Momentum всё ещё показывают отличные результаты, особенно когда важна не скорость, а стабильность и качество обобщения.

Заключение

Оптимизация — это не просто математический инструмент, а фундаментальный механизм, определяющий успех нейросетевого обучения. Алгоритмы Adam и RMSProp стали важнейшими вехами в развитии искусственного интеллекта, обеспечив мощный рост производительности и точности моделей. Однако прогресс не останавливается: новые методы стремятся объединить адаптивность, устойчивость и способность к обобщению, создавая всё более совершенные подходы к обучению нейросетей.

Понимание различий между оптимизаторами и их поведения на практике позволяет исследователям и инженерам подбирать наиболее эффективные инструменты для каждой конкретной задачи — от обработки изображений до обучения гигантских языковых моделей.