Adam Optimizer merupakan salah satu algoritma optimasi paling populer dalam deep learning karena kemampuannya mempercepat proses pelatihan model secara adaptif dan efisien.
Algoritma ini banyak digunakan oleh peneliti maupun praktisi machine learning untuk memperbarui bobot jaringan saraf secara lebih stabil dibandingkan metode optimasi sederhana seperti Stochastic Gradient Descent (SGD).
Dengan memanfaatkan kombinasi dari konsep momentum dan RMSProp, Adam Optimizer mampu menyesuaikan laju pembelajaran (learning rate) secara otomatis untuk setiap parameter.
Hal inilah yang membuatnya menjadi pilihan utama dalam berbagai eksperimen, baik pada dataset kecil maupun skala besar.
Apa Itu Adam Optimizer?
Adam Optimizer diperkenalkan oleh Diederik P. Kingma dan Jimmy Ba pada tahun 2014 melalui paper berjudul “Adam: A Method for Stochastic Optimization”. Adam merupakan pengembangan dari metode optimasi sebelumnya, seperti Stochastic Gradient Descent (SGD), Momentum, dan RMSProp.
Dengan kata lain, Adam menggabungkan kelebihan dari dua algoritma besar: Momentum yang menyimpan informasi gradien masa lalu, serta RMSProp yang menyesuaikan laju pembelajaran (learning rate) berdasarkan rata-rata kuadrat gradien.
Cara Kerja Adam Optimizer
Adam menggunakan dua estimasi momen dari gradien:
- First Moment (m) → mirip dengan momentum, yaitu menghitung rata-rata gradien secara eksponensial untuk mengetahui arah pergerakan optimal.
- Second Moment (v) → menghitung rata-rata kuadrat gradien untuk mengendalikan ukuran langkah agar tidak terlalu besar.
Secara sederhana, pembaruan bobot pada Adam dapat dituliskan dengan formula:
- Hitung momen pertama:
m_t = β1 * m_(t-1) + (1 - β1) * g_t
- Hitung momen kedua:
v_t = β2 * v_(t-1) + (1 - β2) * g_t^2
- Koreksi bias
m̂_t = m_t / (1 - β1^t) v̂_t = v_t / (1 - β2^t)
- Update parameter:
θ_t = θ_(t-1) - α * (m̂_t / (sqrt(v̂_t) + ε))
Kelebihan Adam Optimizer
- Kombinasi Momentum dan RMSProp → membuat Adam lebih stabil dibanding optimizer sederhana.
- Adaptif → learning rate secara otomatis menyesuaikan untuk setiap parameter.
- Cepat Konvergen → cocok untuk dataset besar maupun parameter yang sangat banyak.
- Mudah Digunakan → secara default, nilai hyperparameter Adam sudah bekerja baik tanpa banyak penyesuaian.
Kekurangan Adam Optimizer
Meskipun populer, Adam bukan tanpa kelemahan. Beberapa penelitian menunjukkan bahwa model yang dilatih dengan Adam kadang kurang generalisasi dibandingkan optimizer seperti SGD dengan momentum. Selain itu, Adam juga bisa terjebak di local minima pada kondisi tertentu.
Kesimpulan
Adam Optimizer adalah salah satu algoritma optimasi terbaik dan paling serbaguna dalam deep learning. Keunggulannya terletak pada kemampuan adaptif dan efisiensinya dalam mempercepat proses pelatihan model.
Namun, seperti halnya metode lain, pemilihan optimizer tetap bergantung pada jenis dataset, arsitektur model, dan tujuan eksperimen.
Tidak heran jika hingga kini Adam masih menjadi pilihan utama peneliti maupun praktisi machine learning di seluruh dunia.