Adam Optimizer hoạt động dựa trên sự kết hợp của những kỹ thuật nào?

Mở đầu – Vì sao nhiều bạn dễ nhầm về Adam?

Khi bắt đầu học tối ưu hóa mô hình trong Machine Learning và Deep Learning, rất nhiều bạn gặp thuật toán Adam và nghĩ rằng nó chỉ là `SGD phiên bản nâng cấp'. Tuy nhiên, Adam không chỉ cải tiến tốc độ học hay độ ổn định; nó là sự kết hợp của hai kỹ thuật nền tảng thường thấy trong các nội dung optimization của người học AI.

Điều khiến người học dễ bối rối là:

Tại sao lại có tận hai moment?
Vì sao phải
hiệu chỉnh thiên lệch
(bias correction)?
Adam khác gì Momentum và RMSProp?

Những câu hỏi như vậy khá quen thuộc trong nhóm kiến thức optimization thuộc Module 5 – Pre-Deep Learning 1, nơi tập trung vào việc hiểu loss, gradient và cơ chế hội tụ.

Adam Optimizer là gì?

Adam là thuật toán tối ưu thường dùng trong Deep Learning.
Adam giữ lại thông tin động lượng của gradient đồng thời điều chỉnh tốc độ học dựa trên độ lớn của gradient.

Nói đơn giản:

→ Adam vừa biết hướng tốt để đi (nhờ Momentum),
→ Vừa biết đi chậm hay nhanh tùy vùng địa hình loss (nhờ RMSProp).

Adam kết hợp những kỹ thuật nào?

Adam được tạo thành từ hai kỹ thuật cốt lõi:

Momentum – First Moment Estimation

Momentum

làm mượt

gradient bằng cách cộng dồn các gradient theo thời gian.
Nó giúp mô hình tránh dao động mạnh và đi đúng hướng hơn.

Bạn có thể hình dung như kéo một con lăn có quán tính: khi đã đi đúng hướng, nó đi nhanh và ổn định hơn.

RMSProp – Second Moment Estimation

RMSProp tính trung bình bình phương gradient — tức đo mức độ dao động của gradient theo từng tham số.
Nhờ đó, các tham số có gradient lớn sẽ giảm tốc độ học, tham số có gradient nhỏ được tăng tốc độ học.

Giống như đi bộ: chỗ dốc trơn thì bước chậm lại, chỗ bằng phẳng thì bước nhanh hơn.

Hiệu chỉnh thiên lệch – Bias Correction

Ở những bước đầu, các moment có xu hướng nghiêng về 0.
Adam thêm bước hiệu chỉnh để đảm bảo giá trị moment chính xác, đặc biệt trong vài iterations đầu.

Tóm tắt ngắn gọn

Adam = Momentum + RMSProp + Hiệu chỉnh thiên lệch.

Đây là lý do Adam thường ổn định, hội tụ nhanh và thích hợp cho nhiều mô hình từ CNN, RNN đến Transformer — các nội dung thường thấy từ Module 7–10 Deep Learning, NLP, CV.

Ví dụ thực tế dễ hình dung

Hãy tưởng tượng bạn đang leo một con dốc có sỏi:

Momentum cho bạn quán tính khi đã bước đúng hướng.
RMSProp giúp bạn điều chỉnh bước chân, chỗ trơn thì chậm lại, chỗ chắc thì nhanh hơn.
Hiệu chỉnh thiên lệch giống như việc làm quen địa hình lúc mới bắt đầu đi.

Kết hợp ba yếu tố, bạn di chuyển nhanh và ít té hơn — đây chính là Adam.

Khi làm dự án AI ML nên dùng Adam khi nào?

Như trong các pipeline ML → DL ở những module nền tảng:

Phù hợp với mạng sâu có nhiều tham số (CNN, RNN, Transformer)
Ổn định hơn SGD khi dữ liệu nhiễu
Không cần tuning quá nhiều cho learning rate
Thích hợp khi làm CV, NLP hoặc mô hình generative

Tuy vậy, một số bài toán training lớn như LLM hiện chuyển sang các biến thể như AdamW để kiểm soát regularization tốt hơn.

Bạn có thể thử so sánh Adam với SGD và RMSProp trên cùng dataset nhỏ để cảm nhận rõ sự khác biệt.

Hỏi đáp nhanh về Adam Optimizer

Q1: Adam có phải là sự kết hợp của Momentum và RMSProp không?

A: Có.

Q2: Adam có tự điều chỉnh tốc độ học cho từng tham số không?

A: Có, dựa trên second moment.

Q3: Adam có cần hiệu chỉnh thiên lệch không?

A: Có, đặc biệt ở các bước đầu.

Q4: Adam thay thế hoàn toàn SGD chưa?

A: Chưa, nhiều bài toán lớn vẫn ưu tiên SGD hoặc AdamW.

FAQ về AIO (giữ nguyên chuẩn)

Q: Mình con số 0 thì học nổi không?
A: Chỉ cần có thời gian học mỗi ngày. Kiến thức và tài liệu team admin lo.

Q: Ai dạy AIO?
A: Toàn bộ admin AIO trực tiếp dạy và hỗ trợ trong suốt hành trình.

Q: Admin có “xịn” không?
A: Admin đều là người làm nghề thật. Không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức mình.

Q: AIO cam kết gì?
A: Cam kết hỗ trợ hết khả năng và cung cấp nền tảng AI – Data Science vững chắc. Không hứa việc làm, chỉ hứa kiến thức thật.