Optimizerはどれが優れているか（ON EMPIRICAL COMPARISONS OF OPTIMIZERS FOR DEEP LEARNINGの紹介）この記事の概要この記事は2019/10/11にDami Choi等がArxivに投稿した”ON EMPIRICAL COMPARISONS OF OPTIMIZERS FOR DEEP LEARNING ”という論文の紹介/解説記事です。この論文の要旨をまとめると下記のようになります。 SGD, Momentum,RMSProp, Adam,NAdam等の中から、どの最適化手法(Optimizer)が優れているかを画像分類と言語モデルにおいて比較した研究各Optimizerは以下の包含関係にあり、より汎用的なAdam, NAdam, RMSPropは、各Optimizerの特殊な場合であるSGDやMomentumに負けない実際に実験すると(メタパラメータをチューニングすれば)NAdam, Adam等が良かった。よって計算資源があれば、実務上はNAdam, Adam等で全メタパラメータをチュ
