⚙️ Работает ли Adam при экстремально разреженных градиентах

Когда градиенты обновляются редко — например, в задачах обработки языка (NLP) или рекомендательных системах — может показаться, что базовый SGD будет более эффективным. Однако у Adam всё ещё есть свои преимущества.

💡 Почему Adam может быть полезен:
⭕️ Он масштабирует шаги обучения по каждому параметру отдельно, используя скользящие средние градиентов (1-го и 2-го порядка).
⭕️ Даже если градиенты редкие, Adam может обеспечить значимые апдейты по тем параметрам, которые активируются нечасто, например, для редких токенов в эмбеддингах.

⚠️ Но есть и подводные камни:
⭕️ Если параметр обновляется крайне редко, его скользящие средние могут оставаться почти нулевыми слишком долго → шаг становится почти нулевым.
⭕️ В таких условиях нужно особенно тщательно настраивать «beta1», «beta2» и «learning rate» — слишком «инерционные» настройки могут замораживать обновления навсегда.
⭕️ Примеры таких кейсов — миллионные эмбеддинг-таблицы в рекомендательных системах, где важна тонкая настройка скорости обучения для редких признаков.

Библиотека собеса по Data Science