AdamとSGDの違いを徹底解説｜初心者でも分かる機械学習の最適化入門

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はじめに: AdamとSGDの基本的な違いを押さえよう

機械学習の最適化は、モデルの重みをどうやって少しずつ変えていくかを決めるルールのことです。最も基本的な方法がSGD（確率的勾配降下法）で、毎回データの一部を使って勾配を計算し、学習率というステップの大きさで更新します。これに対してAdamは“適応的学習率”と呼ばれる仕組みを取り入れており、各パラメータごとに学習率を自動で調整します。その結果、初期の学習が速く進みやすい場面が多い反面、設定次第では収束先がSGDとは異なる挙動を示すことがあります。
この違いを理解することは、モデルの訓練を安定させ、時間を節約するためにとても大切です。

本記事では、なぜ違いが生まれるのか、どちらを選ぶべきか、実務での実用的な指針を、初心者にもわかりやすい言葉で解説します。
まずは定義と仕組みを丁寧に見て、次に学習の安定性と収束速度を比較し、最後に具体的な使い分けのコツを整理します。
読み進めると、AdamとSGDの特徴をどう活かせばよいかが見えてきます。

定義と仕組みの違い

SGDは最も基本的な最適化アルゴリズムで、目的関数の勾配を直接使ってパラメータを更新します。更新式はとてもシンプルで、学習率lrを掛けて勾配を引くという作業を繰り返します。ここでのポイントは「勾配を使って一歩ずつ進む」という点と、「一度に全データを使わず、ミニバッチと呼ばれる小さなデータ単位で更新する」という点です。
このシンプルさが魅力ですが、ノイズが多く振動しやすいという難点もあります。モメンタムやNesterovなどの拡張を取り入れることで、振動を抑えながら速く近づく工夫がされています。

一方、Adamは「モーメンタムと適応的学習率の組み合わせ」を採用します。過去の勾配の情報を使って、各パラメータごとに個別の学習率を更新します。具体的には、勾配の一時的な平均（モーメント）と、その二乗の平均を組み合わせて、現在の勾配の大きさに応じて更新量を調整します。結果として初期の更新量が大きく動くことが多く、学習が早く進む場面が増えます。
この仕組み自体はとても賢いのですが、初期設定（β1, β2, ε などのハイパーパラメータ）によっては過適合に近づくリスクもあります。

学習の安定性と収束速度の違い

安定性の観点から見ると、SGDは適切な学習率とモメンタム、適切なデータシャッフルがあれば安定して訓練を進められます。
ただし学習率を高く設定すると発散することがあり、低く設定すると収束まで時間がかかる場合があります。これを補う手段として、学習率の減衰（時間とともに小さくする）、モメンタムの導入、あるいは重みの正則化などが用いられます。

対してAdamは、学習初期の更新が速く、困難な損失表面での探索が比較的速く進むことが多いです。
しかし、最終的な収束先が必ずしも最適な一般化をもたらすとは限らず、データセットやタスクによってはSGDの方が良い一般化をもたらすことがあります。設定次第ではAdamが過剰適合になるケースもあり、その場合は学習率の調整だけで改善できることもあります。

実務での使い分けと注意点

実務では、初期段階の探索が速いAdamを使って大まかな解を得た後、最終的な微調整にSGD＋モメンタムを使う二段階のアプローチを取ることがよくあります。
理由は、Adamが初期の収束を速くする一方で、最後の微調整でSGDの方が良い一般化を生むケースがあるためです。さらに、ハイパーパラメータの影響は大きく、データの性質（ノイズの量、データ量、特徴量のスケール）によって最適な設定が変わります。
実務で覚えておきたいポイントは以下のとおりです。

• 初期探索にはAdamを使い、学習率をある程度大きめに設定して良い解を見つける。
• 最終的な微調整にはSGD（モメンタム付き）に切り替え、学習率を小さく慎重に減衰させる。
• データ前処理として特徴量のスケーリングを適切に行うと、どちらのアルゴリズムでも安定性が向上する。
• ハイパーパラメータ（lr、β1、β2、ε、モメンタム値）はデータセットごとにチューニングが必要。

まとめと表で比較

ここまでの内容をまとめると、Adamは“適応的な学習率”と“モーメンタムの組み合わせ”によって、初期の学習を速く進める一方で、最終的な一般化の安定性はデータ次第で変わる、という特徴があります。一方、SGDはシンプルで理解しやすく、適切なハイパーパラメータの組み合わせで高い安定性と良い一般化を得られることが多いです。実務ではこの2つを組み合わせる運用が実用的です。

able> 項目 Adam SGD 更新式の特徴 勾配の一時的平均と二乗平均を用いた適応的更新 勾配×学習率で単純更新 安定性 初期は安定しやすいが、設定次第で過適合のリスク 適切な学習率とモメンタムで安定しやすい 収束速度 初期は速いことが多い 最終局所解に向けてゆっくり進むこともある 計算コスト やや高い計算コスト 比較的軽い計算コスト ハイパーパラメータ β1、β2、εなどが影響大 lr、モメンタム程度で済むことが多い ble>

ピックアップ解説

友達とカフェでのおしゃべりを想像してみてください。新しい数学の授業で、先生は“Adamという友達は、初めにはとても速く進むけれど、最後には少し慎重になるタイプです。一方SGDという友達は、テンポは一定で地道に進みます。”と教えました。私はそれを聞いて、初動の速さを活かすためには最初にAdamを使い、最後の詰めではSGDへ切り替えるのが現実的だと感じました。これを式にすると、学習の最初にAdamがグッと前へ進み、後半はSGDが丁寧にまとめていくイメージです。つまり、最適化は2人の友達の協力プレイのようなもの。設定次第で成果は大きく変わるので、実際の課題に合わせて使い分けることが大切です。

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