AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『ADAMという最適化手法を使えば学習が速くなる』と言われているのですが、現場として導入する価値は本当にありますか。正直言って、どこが有効でどこが問題かが分からなくて困っています。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点だけ先に言うと、ADAMは『どの方向に動くか』と『どのくらい動くか』、この二つを別々に扱っている手法です。これを分けて考えることで、導入の期待値とリスクが見えてきますよ。
『方向』と『大きさ』を別に扱う、ですか。うーん、技術的にはわかりにくいですが、投資対効果の観点でいうと、どちらが重要なんでしょうか。現場のモデルがうまく一般化しないケースが心配です。
いい質問です。順を追って説明しますよ。まず1点目、ADAMは各重みについて『勾配の符号（サイン）で方向を決める』という仕組みです。身近な例で言えば、進むか戻るかだけを先に決めているようなものです。
なるほど。では『大きさ』は別に決めていると。これって要するに方向だけ決めて、あとからステップの幅を変えているということ？
その通りです！さらに言うと2点目、ADAMの『大きさ』は過去の勾配のばらつき（分散）を使って調整します。要するに、観測が不確かなら小さく、確かなら大きく動くわけです。3点目、論文はこの二面性を分離して解析し、『符号部分』が一般化に悪影響を与えるケースがあると示しました。
そうか、ではADAMが万能ではないのは『符号だけに頼るところ』が原因ということですね。現場で失敗するのは、そのためですか。
大丈夫、要点は三つで整理できますよ。1つ目、ADAMは方向（sign）と大きさ（magnitude）を分けて扱っている。2つ目、分散（variance）を使うことで更新量を自動調整する点が有利に働く場面が多い。3つ目、符号に過度に依存すると一般化が落ちる場合があり、そこが導入判断のリスクです。
分かりました。導入の判断としては、うちのようにデータのノイズが多くてモデルが過学習しやすい場合は慎重に検討するべき、ということでよろしいですか。自分の言葉で言うと、『符号で動かすやり方は速いが、慎重に扱わないと現場の本番性能を落とす』ということですね。
