Obwohl Adam als Optimierungsalgorithmus bei schwerem Schwanzklasse-Ungleichgewicht Vorteile bietet, könnten einige Gegenargumente gegen seine Verwendung vorgebracht werden. Ein mögliches Gegenargument könnte sein, dass Adam bei bestimmten Datensätzen oder Modellen möglicherweise nicht konsistent bessere Leistungen erbringt als andere Optimierungsalgorithmen. Es könnte Fälle geben, in denen traditionelle Gradientenabstiegsverfahren oder andere Optimierer besser geeignet sind, um mit schwerem Schwanzklasse-Ungleichgewicht umzugehen.
Ein weiteres Gegenargument könnte darauf hinweisen, dass Adam möglicherweise anfällig für Overfitting in Szenarien mit schwerem Schwanzklasse-Ungleichgewicht ist. Aufgrund seiner adaptiven Lernraten und des komplexen Update-Mechanismus könnte Adam dazu neigen, sich zu stark an die Trainingsdaten anzupassen und möglicherweise schlechtere Generalisierungsergebnisse auf neuen Daten liefern.
Darüber hinaus könnte argumentiert werden, dass die Vorteile von Adam bei schwerem Schwanzklasse-Ungleichgewicht möglicherweise mit höheren Rechenaufwänden und Ressourcenkosten verbunden sind. Die Komplexität von Adam im Vergleich zu einfacheren Optimierungsalgorithmen könnte zu längeren Trainingszeiten oder höherem Speicherbedarf führen, was in einigen Szenarien unpraktisch sein könnte.