alexxlab Фильм «Отсев» (США, 2016 год): «светлое будущее» капитализма. : aleksej_cccp — LiveJournal
Вспомнились замечательные слова предисловия романа «Час Быка» — «От автора», которые написал Иван Антонович Ефремов, советский учёный, писатель, философ и глашатай Будущего (Коммунизма) в ЭРМ (Эре Разобщённого Мира) : ««Час Быка» возник как ответ на распространившиеся в нашей научной фантастике (не говоря уже о зарубежной) тенденции рассматривать будущее в мрачных красках грядущих катастроф, неудач и неожиданностей, преимущественно неприятных. Подобные произведения, получившие название романов-предупреждений, или антиутопий, были бы даже необходимы, если бы наряду с картинами бедствий показывали, как их избежать или уж по крайней мере как выйти из грозных ловушек, которые будущее готовит для человечества.» — после просмотра фантастического художественного фильма «Отсев» на сайте MY-HIThttps://my-hit.org/film/427038/
Из описания фильма на сайте:
Отсев (2016)
The Thinning
Продолжительность: 83 мин.
Жанр: Фантастика, Триллер.
Страна: США.
Режиссер: Майкл Дж. Галлахер.
Сценарий: Майкл Дж. Галлахер, Стив Грин … »
Продюсеры: Майкл Дж. Галлахер, Яна Винтерниц … »
Оператор: Грег Коттен.
Художник: Алек Контестэбил, Челси Тернер … »
Композитор: Брэндон Кэмпбелл.
Премьера в США: 12.10.2016 … »
Недалекое будущее. Ресурсы планеты истощены из-за перенаселения. ООН требует от всех стран ежегодно сокращать численность своего населения на 5%. Все ученики школ в США ежегодно сдают стандартный экзамен. Набравшие наименьшее количество баллов подлежат физическому уничтожению. Официальный номер экзамена – 10-241. Но обычно его называют…Отсев.
В ролях: Пейтон Лист, Логан Пол, Кэлам Уорси, Мэттью Глэйв, Лиа Мари Джонсон, Майкл Трэйнор, Райан Ньюман, Патрик О’Салливан, Яна Винтерниц, Кирстен Уоррен, Санкриш Бала, Скотт Бродерик, Эдвин Браун, Курт Касерес, Жанна Кардиа … »
Пройдя по вышеуказанной ссылке на сайт: можно посмотреть онлайн в хорошем качестве этот фильм.
Пересказывать полностью содержание — не буду.
Но к краткому описанию я добавлю, что в недалёком будущем не только из-за истощения ресурсов и из-за перенаселения спущен план по сокращению населения на 5% ежегодно.
И в разных странах-территориях это по-разному осуществляется, где — уничтожением пожилых людей (всех ИЛИ ТОЛЬКО НЕЭЛИТНЫХ — про это не сказано), где — жёстким ограничением рождаемости (1 семья — 1 ребёнок), а в Соединённых Штатах Америки: все ученики всех школ США, всех классов, от малышей-первоклассников до выпускного 12 класса, должны ежегодно сдавать экзамен — проходить тестирование (типа «ЕГЭ») на электронных планшетах, фамилии тех 5% учеников, кто набирает наименьшее количество баллов — поступают с компьютера, находящегося в диспетчерской школы, проводящие экзамен в своих классах педагоги оглашают фамилии и этих учеников (и малышей, и средних, и старших классов, ВСЕХ) выводят из аудиторий (кое-кого вытаскивают силой) вооружённые бойцы-охранники в черной униформе и чёрных, безликих масках, закрывающих лицо.
Подлежащих уничтожению охранники уводят в помещение, где им приказывают (и мальчикам, и девочкам, и юношам, и девушкам) раздеться догола, потом им выдают рубахи и брюки смертников и уводят в камеру, где привязывают к креслам, умерщвление осуществляется с помощью жуткого прибора для инъекций яда, гибрида электродрели и шприца.
Школа (действие происходит в столице штата Техас) совсем не похожа на школу, это высокотехнологичная крепость-тюрьма с решётками, бронированными дверями, колючей проволокой, вооружёнными охранниками; властвуют в этой школе не педагоги-учителя, а начальник охраны с рожей солдафона-спецназовца-убийцы с большим стажем. Диспетчерская и серверная: также находятся под контролем охраны и начальника охраны. Как говорилось выше: в школе же охранниками проводятся смертные казни. С начала экзамена и пока не будет окончена «процедура»: все входы и выходы школы-крепости-тюрьмы заперты-заблокированы. Разрешение (формальное) на казнь учеников начальнику охраны устно, по телефону даёт губернатор штата.
Такая система народного образования и воспитания, такой «отсев» в обществе будущих Соединённых Штатов и конкретно штата Техаса: не вызывает никаких протестов, даже наоборот, граждане и гражданки аплодируют трескучим речам любимого нацлидера губернатора штата, который рассказывает, что жить стало хорошо и будет ещё лучше (и мистер губернатор мечтает стать президентом всея Великоамериканщины, шансы у него на это есть и очень большие, и олигархи тоже за!), ученики тоже воспитаны соответствующим образом, принимают это, как должное и нормальное.
Проблемы у главного героя фильма — сына губернатора штата — начались после того, как в предпоследнем классе на экзамене не прошла тест его любимая девушка, которую охранники увели, вместе с другими школьниками-одноклассниками, на «процедуру».
Только тогда он начал протестовать. Но охрана «вправила мозги» «несознательному» юноше.
Парень решил покончить с жизнью, но очень оригинальным способом: хорошо отдохнул на каникулах, отучился последний год, на следующем экзамене, в будущем году, решил специально провалить тест, чтобы попасть в «отсев», перед экзаменом снял видеописьмо прощальное и оправил по почте папе.
Но оказалось, что система тестирования и «отсева»: не такая супер-пупер-честная и беспристрастная, как об этом кричали и журналисты СМИ, и политиканы, и папа-губернатор…
И в заключительных кадрах фильма показано, что ученики старших классов после «процедуры» не в крематорий увозились…
Зрители, в том числе РФ-сограждане: не слишком хорошо приняли этот фильм (рейтинг на сайте MY-HIT 72,8%, отзывы — тоже читал, читал отзывы и на сайте «Отзовик»).
Но фильм — не киножвачка, не тупой боевичок, не стрелялка, не про выдуманных монстров, а ВАРИАНТ БУДУЩЕГО планеты Земля, если капитализм не будет зарыт человечеством в самую глубокую яму и НАВСЕГДА!
И в «безбожной Пиндосии» есть режиссёры, сценаристы, продюсеры, актёры, которые снимают такие фильмы и снимаются в них, В ОТЛИЧИЕ ОТ нынешней «богоспасаемой Россиюшки», когда-то бывшей Родиной Великого Октября, Родиной Ленина, Родиной Ефремова…
А это комментарий сотрудника сайта MY-HIT, переводчика, озвучивателя иностранных фильмов:
—————————————-
ЗЫ: Будем считать, что xixidok сказал про Госдуму в шутку.
Потому, что SibRus-ы (те, у кого, как писал один автор из XIX века, «или голубой мундир, или голубая подкладка, или хотя бы голубая заплатка») бдят.
Отсев строительный – применение отсева в строительстве
Что такое отсев в строительстве? Это сыпучий материал, который получается в ходе дробления горной породы на щебень. Его зерна имеют размер в среднем до 5-10 мм в диаметре, поэтому внешне он напоминает песок. Его так и называют – песок из отсевов дробления. Да и свойства строительного отсева во многом схожи с песком. Тем не менее, у каждого из этих материалов есть своя специфика.
О том, как применяется песок в строительстве, вы можете узнать в разделе Песок для строительных работ. Здесь же мы расскажем о специфике использования отсева и поможем вам выбрать подходящий материал.
В компании Грунтовозов вы всегда можете купить строительный отсев по низким ценам с доставкой по Екатеринбургу и городам-спутникам.
Отсев, применяемый в строительстве, должен соответствовать требованиям ГОСТ 31424-2010 (Материалы строительные нерудные из отсевов дробления плотных горных пород при производстве щебня).
Такой материал используется в следующих работах:
- Производство бетона
- Приготовление кладочных растворов
- Приготовление штукатурных растворов
- Устройство подушки под фундамент
- Обратная засыпка пазух котлована и траншей
- Устройство отмостки вокруг дома
- Устройство стяжки пола
- Устройство дренажных систем
- Укладка тротуарной плитки
- Устройство парковок и площадок
- Расклинцовка крупнофракционных материалов
Перейдя по ссылкам выше, вы сможете узнать о специфике использования этого материала в конкретных работах. А мы более детально остановимся на общих требованиях к строительному отсеву и сравним его с песком.
Требования к строительному отсеву
Большинство характеристик отсева наследуется им от исходной породы. Так, если гранит характеризуется высокими показателями прочности, то и отсев из него будет иметь высокую марку по дробимости. И наоборот, если на переработку идет слабая порода (известняк, мрамор и т.
д.), то и отсев из нее не будет отличаться прочностью.
Как уже было сказано выше, требования к отсеву для строительных работ перечислены в ГОСТ 31424-2010. Этот документ касается главным образом использования отсева в промышленном строительстве. В таких работах необходим материал самого высокого качества.
В частном строительстве требования к отсеву несколько мягче. Но это не значит, что на них не нужно обращать внимания.
Ниже мы расскажем, какие характеристики материала нормируются ГОСТом и какими показателями должен обладать качественный отсев.
Модуль крупности
Модуль крупности (Мк) характеризует размер зерен в составе отсева. Определяют его так: пробу отсева пропускают через систему сит с ячейками разных размеров. Затем остаток на каждом сите взвешивают и по специальной формуле высчитывают, частицы какого размера преобладают в материале.
В соответствии с модулем крупности отсев делят на группы:
| Модуль крупности | Группа отсева |
| до 0,7 | Очень тонкий |
| 0,7 — 1,0 | Тонкий |
| 1,0 — 1,5 | Очень мелкий |
| 1,5 — 2,0 | Мелкий |
| 2,0 — 2,5 | Средний |
| 2,5 — 3,0 | Крупный |
| 3,0 — 3,5 | Повышенной крупности |
Нужно понимать, что модуль крупности и фракция – это разные вещи.
Фракция определяет минимальный и максимальный размер зерен в материале. Например, в отсеве фракции 0-5 частицы не превышают 5 мм в диаметре. Модуль крупности же указывает на средний размер зерен.
Отсевы одной и той же фракции, но с разными модулями крупности могут сильно отличаться друг от друга. Например, гранитный отсев 0-5 в Свердловской области имеет модуль крупности от 1,68 до 2,8. Внешне он похож на мелкий песок. А вот местный диоритовый отсев той же фракции, но с модулем крупности от 2,5 до 3 с виду больше напоминает мелкий щебень.
Модуль крупности определяет сферу применения материала. Так, диоритовый отсев из Свердловской области не подойдет для изготовления штукатурного раствора, поскольку имеет слишком большие зерна.
Прочность
Прочность (или дробимость) характеризует способность строительного материала выдерживать нагрузки. Для отсева она не высчитывается отдельно, а определяется по дробимости щебня 5-10 из соответствующей горной породы.
ГОСТ устанавливает следующие требования к марке по дробимости отсева из разных пород:
- Для магматических и метаморфических пород – не ниже М1000
- Для осадочных пород – не ниже М400
Не во всех случаях прочность материала действительно имеет значение.
Для изготовления штукатурного раствора, укладки подушки под плитку и обратной засыпки подойдет и отсев из слабых пород – например, известняка или мрамора. А вот для бетона или подушки под фундамент лучше брать прочный отсев: гранитный, амфиболитовый, диоритовый или серпентинитовый.
Содержание пылевидных и глинистых частиц
Этот параметр характеризует количество зерен меньше 0,16 мм в диаметре. Высокое содержание таких частиц негативно сказывается на качестве отсева: он начинает сильно пылить, его адгезия (сцепление) в строительных растворах ухудшается.
В ГОСТе установлены следующие допустимые значения:
- Для отсева I класса – до 3% пылевидных и глинистых частиц
- Для отсева II класса – до 10%
На данную характеристику стоит обратить особое внимание, если вы берете отсев для строительного раствора. Если же вам просто нужно засыпать какую-нибудь яму, то содержание пылевидных частиц уже не будет играть такой большой роли.
Содержание глины в комках
Глина в составе отсева впитывает влагу и расширяется при замерзании.
Соответственно, ее наличие в материале нежелательно.
Допустимое содержание глины в комках в отсеве таково:
- Для отсева I класса – до 0,35%
- Для отсева II класса – до 2%
Стоит сказать, что отсев, в отличие от песка, получается в ходе дробления твердых горных пород. Поэтому глина в нем, как правило, вообще отсутствует.
Лещадность
В составе отсева могут встречаться частицы кубовидной и лещадной (пластинчатой или игловатой) формы. Кубовидные зерна легко трамбуются, при укладке между ними образуется меньше пустот. Наоборот, если в отсеве высока доля лещадной составляющей, он хуже поддается трамбовке.
Лещадность – это показатель, указывающий на содержание пластинчатых и игловидных зерен во фракции от 2,5 до 5 мм.
В соответствии с этим параметром выделяются три группы отсева:
| Группа отсева | Лещадность |
| I | до 15% |
| II | от 15% до 25% |
| III | от 25% от 35% |
Для приготовления бетона и укладки оснований лучше брать отсев с низкой лещадностью.
А вот в работах по отсыпке и обратной засыпке эта характеристика особой роли не играет.
Теперь вы знаете, какие требования предъявляются к отсеву в соответствии с ГОСТ 31424-2010. Не все они будут иметь большое значение в частном строительстве, особенно в неответственных работах. Тем не менее, чем выше характеристики материала, тем он качественнее.
А теперь давайте поговорим о плюсах и минусах строительного отсева и сравним его с обычным песком.
Достоинства отсева
В отличие от природного песка, отсев получается искусственным способом – в ходе дробления твердой горной породы.
Такой способ получения обуславливает ряд преимуществ отсева перед песком:
- Прочность
Исходная порода, из которой получают отсев, не подвергается длительному разрушительному действию окружающей среды и потому лучше сохраняет свои качества. Недаром отсев щебня добавляют в состав бетонной смеси для получения более прочного бетона. - Отсутствие примесей глины и органических включений
Песок в ходе добычи может быть загрязнен различными примесями – например, глиной (если это карьерная разновидность) или илом (если его поднимают со дна реки).
Отсев же получается в результате механического разрушения монолитной породы и таких включений не содержит. - Высокая адгезия
Зерна отсева имеют шероховатую поверхность и острые углы. Благодаря этому они отлично сцепляются друг с другом и другими компонентами строительных смесей – например, с цементом. Этим отсев выгодно отличается от песка, зерна которого в результате долгого выветривания или контакта с водой имеют более окатанную форму.
Отсев же получается в результате механического разрушения монолитной породы и таких включений не содержит.Как видите, отсев может не только не уступать песку, но и даже превосходить его по отдельным параметрам. Однако есть у этого материала и определенные минусы, которые тоже необходимо брать во внимание.
Недостатки отсева
Здесь нужно помнить о том, что отсев не добывается целенаправленно, а является побочным продуктом. Соответственно, и требования к нему предъявляются менее жесткие. Главным образом это касается его зернового состава.
По сравнению с песком отсев имеет следующие недостатки:
- Повышенное содержание пылевидных частиц
В отсеве по сравнению с песком больше доля пылевидной составляющей – зерен до 0,063 мм в диаметре. При засыпке отсева в воздух может подниматься большое облако пыли. Кроме того, высокое содержание таких частиц негативно сказывается на качестве строительных растворов, в которые отсев добавляется в качестве наполнителя, а также на пропускной способности материала. Поэтому отсев редко используется в таких работах, в которых вода должна быстро проходить через слой материала – например, в дренажных системах. - Менее однородный зерновой состав
Песок, не считая возможных включений гальки, имеет достаточно однородный состав. А в отсеве содержатся как пылевидные частицы, так и зерна размером до 5-10 мм, и даже крупные камни до нескольких сантиметров в диаметре. - Меньшая пористость
Поскольку частицы отсева имеют неокатанную форму, при засыпке между ними образуется мало пустот. Такой материал хорошо трамбуется, но обладает плохими дренажными свойствами.
При засыпке отсева в воздух может подниматься большое облако пыли. Кроме того, высокое содержание таких частиц негативно сказывается на качестве строительных растворов, в которые отсев добавляется в качестве наполнителя, а также на пропускной способности материала. Поэтому отсев редко используется в таких работах, в которых вода должна быстро проходить через слой материала – например, в дренажных системах.Помимо указанных технических характеристик, отсев отличается от песка своей стоимостью.
Однако этот фактор зависит уже не от самого материала, а от специфики конкретного региона.
Отсев или песок: что выгоднее?
Вопрос стоимости материала при планировании строительных работ играет отнюдь не последнюю роль. Ведь никому не хочется переплачивать, если есть возможность выбрать более дешевую альтернативу.
Универсального ответа на вопрос «что выгоднее?» нет. Здесь все зависит от того, какой материал более широко доступен в вашем регионе. Например, в Московской и Ленинградской областях есть крупные месторождения песка, он добывается в больших объемах и стоит недорого. А вот с щебеночными карьерами ситуация более напряженная.
Напротив, Свердловская область – это горный регион. Щебень здесь добывается в больших объемах, и в отсеве недостатка тоже нет. С другой стороны, качественный песок приходится завозить издалека, отчего стоимость его значительно увеличивается.
Если в вашем регионе есть доступный и качественный песок, то приобретать отсев нет смысла.
Стоить он будет дороже, а особого преимущества по части технических характеристик не даст.
Но в тех местах, где добыча песка развита плохо, отсев пользуется популярностью в качестве доступной альтернативы этому дорогому материалу.
Рекомендуем ознакомиться со статьями о применении отсева в конкретных строительных работах:
- Отсев для бетона
- Отсев для кладки кирпича
- Отсев для обратной засыпки
- Отсев для отмостки
- Отсев для стяжки
- Отсев для штукатурки
- Отсев под фундамент
О том, как еще можно использовать этот материал, читайте в следующих статьях:
- Применение отсева
- Отсев для дорожных работ
- Отсев против гололеда
- Отсев для отсыпки дорог
- Отсев для ландшафтного дизайна
- Отсев для дорожек
- Отсев для клумб
Отсев производится из разных горных пород, поэтому обладает разными характеристиками.
Подробнее об этом вы можете прочитать на следующих страницах:
- Виды отсева
- Свойства отсева
В компании Грунтовозов вы можете купить следующие разновидности отсева:
Отсев габбро:
- Отсев габбро 0-5
- Отсев габбро 0-10
Отсев гранитный:
- Отсев гранитный 0-5
- Отсев гранитный 0-10
Отсев диоритовый:
- Отсев диоритовый 0-5
Отсев известняковый:
- Отсев известняковый 0-5
Отсев мраморный:
- Отсев мраморный 0-10
Отсев серпентинитовый:
- Отсев серпентинитовый 0-5
Отсев пироксенитовый:
- Отсев пироксенитовый 0-5
dropout — Викисловарь
4 Существительное Английский[править]
Альтернативные формы[править]
Этимология
произношение [Изменить]
Существительное [Редактировать]
Английская Википедия имеет статью:
выпадает
Wikipedia
выпуск ( Houndable и Unccipedia
.
- Лицо, покинувшее учебное заведение, не закончив курс
- Политики всего мира — всего лишь политический университет недоучившихся .
- Кто-то, кто отказался от обычного общества.
- Тот, кто внезапно оставляет что-либо или делает это.
- (велосипедный) Прорезь в раме, в которую входят оси колес.
- Поврежденная часть ленты или диска, вызывающая кратковременное отсутствие звука, видео или данных.
- Мгновенная потеря электронного сигнала.
- Метод регуляризации нейронной сети путем отбрасывания случайного подмножества ее элементов.
Производные термины
- Финский: koulupudokas (fi), keskeyttäjä, pudokas (fi)
- Немецкий: Abbrecher (de) m , Abbrecherin (de) f , Uni-Abbrecher m (колледж), Uni-Abbrecherin f , Schulabbrecher (de) m (школа), Schulabbrecherin (de) f , Studienabrecher m (учеба), Studienabrecherin f
- Венгерский: kimaradó, lemorzsolódó, kibukó
- Итальянский: emarginato (it) m , escluso (it) m , rinunciatario (it) m , abbandono (it) m ,ripente (it) m
- Японский: 中退者 (чутайша)
- Маори: кайвакамакере
- Испанский: estudiante (es) de carrera (es) trunca (es)
- Шведский: avhoppare (sv) c
тот, кто отказался от обычного общества
|
|
прорезь в раме велосипеда для удержания оси колеса
0
|
DROPOUT — Convitional Neular Networks для изображения и видео и видео.
- Создано неизвестным пользователем (ga46yar), последнее изменение: 02 февраля 2017 г.
Dropout — это метод улучшения, который не ограничивается сверточными нейронными сетями, но применим к нейронным сетям в целом. Основная идея состоит в том, чтобы удалить случайные единицы из сети, что должно предотвратить совместную адаптацию. Доказано, что это уменьшает переоснащение и повышает производительность нейронной сети.
Изображение 1. Визуализация отсева во время обучения нейронной сети. Источник изображения [1].
Переобучение
Переобучение — это проблема, которая может возникнуть везде, где существующие данные должны быть приспособлены к описывающей модели.
Это включает в себя статистику, а также различные дисциплины машинного обучения с учителем и без учителя, такие как линейная регрессия, регрессия k-ближайших соседей, логистическая регрессия, машины опорных векторов и нейронные сети. Хокинс объясняет переоснащение принципом экономии. [3] Этот принцип гласит, что модель должна содержать как можно меньше переменных, необходимых для ее определения. Модели научных отношений, нарушающие принцип экономии, склонны к переоснащению. Примером может быть попытка смоделировать набор 2D-точек с помощью более высокого полинома, когда точки имеют линейную связь. На изображении 2 показан такой пример.
Глубокие нейронные сети можно научить развивать сложные отношения между их входными данными и их результатом. В зависимости от количества обучающих данных сеть может развивать поведение, которое дает хорошие результаты для обучающих данных, но терпит неудачу, как только в сеть подаются неизвестные тестовые данные. Для предотвращения переобучения в нейронных сетях существует множество методов.
Самый простой подход — передать в сеть больше обучающих данных. Это предотвращает обучение нейронной сети только на функциях, которые могут быть случайной согласованностью обучающих данных, но не могут быть общим свойством тестовых данных. Это, конечно, увеличивает потребность в дополнительных обучающих данных, но также увеличивает необходимое время обучения и вычислительную сложность, что в целом является ограничивающим фактором для нейронных сетей. Другой метод, который показывает замечательные результаты, заключается в классификации различных подмножеств обучающих данных и подборе модели, основанной на этих подмножествах. Этот подход называется начальной агрегацией или «пакетированием» и не ограничивается нейронными сетями, но может применяться ко всем формам задач статистической классификации и регрессии. (4) Еще один возможный метод предотвращения переобучения называется «ранняя остановка», что означает, что обучение останавливается, в идеале, непосредственно перед тем, как ошибка проверки начнет расти.
Конечно, найти этот момент времени, когда сеть имеет наилучшее возможное обобщение и «соотношение цены и качества», непросто. Для дальнейшего чтения я ссылаюсь на работу Prechelts по поиску критерия ранней остановки для обучения нейронных сетей. [5] Последний подход заключается в создании сетевой модели с нужной пропускной способностью. (2) Если пропускная способность слишком мала, сеть не в состоянии отразить все особенности и закономерности, определяющие обучающие данные. Если пропускная способность сети слишком велика, в обучающих данных могут появиться ложные закономерности. Методами ограничения пропускной способности нейронной сети являются снижение веса (большие веса наказываются или ограничиваются), ограничение количества скрытых слоев и единиц или введение шума в сеть. (2) Успешный способ предотвращения переобучения — отсев. Здесь единицы случайным образом удаляются из нейронной сети, что также можно рассматривать как форму добавления шума в сеть.
Совместная адаптация
Совместная адаптация — это термин, происходящий из биологии и теории эволюции. (3) Среди прочего, он описывает процесс, когда у разных видов развивается взаимозависимость. Примером может служить связь между растением Acaciahindsii и видами Pseudomyrex ferruginea. Оба этих вида развили привычку, необычную для близкородственных видов. Муравей активен 24 часа в сутки, чтобы защитить растение, в то время как растение отращивает листья в течение всего года, чтобы обеспечить его пищей. Хотя совместная адаптация может быть эволюционным преимуществом в природе, она может вызывать неудобства в сверточных нейронных сетях. Хинтон и др. описывают совместную адаптацию детекторов признаков в нейронных сетях. [2] Это означает, что отдельный детектор признаков не может описать значимый признак изображения сам по себе, а только в сочетании с другими векторами признаков. Они обнаружили, что путем случайного отбрасывания единиц из нейронной сети можно предотвратить совместную адаптацию между детекторами признаков, поскольку отдельные детекторы признаков начинают обнаруживать конкретные полезные функции.
| Изображение 2 : На графике показан набор двухмерных точек данных с приблизительно линейной зависимостью. В то время как красная кривая, которая является полиномом шестого порядка, имеет меньшую ошибку моделирования, чем зеленая линия, зеленая линия превзойдет точность модели красной кривой после добавления дополнительных данных. |
Изображение 3 : Вертикальная ось показывает ошибку, горизонтальная ось показывает время обучения. На этом графике показана ошибка обучения нейронной сети, которая неуклонно уменьшается. Ошибка проверки — это ошибка, возникающая при использовании тестовых данных в качестве входных данных. Здесь ошибка возрастает после определенного порога из-за переобучения. Источник изображения [5]. Изображение 4: Сравнение стандартного и выпадающего NN. Источник изображения [1] .
Изображение 5: Во время обучения каждый элемент в сети присутствует с вероятностью п . С другой стороны, во время тестирования эта вероятность применяется не к ее единицам, а к ее весам, чтобы учесть тот факт, что в сети активно вдвое больше единиц. Источник изображения [1]. Влияние на фильтры Изображение 6, позволяет развить хорошую интуицию, почему отсев полезен для обучения нейронной сети. На нем показаны 256 детекторов признаков, которые были обучены на наборе данных MNIST в сверточной нейронной сети с одним скрытым слоем. На изображении 6 (а) отсев не применялся, а на (б) объекты удалялись из сети с вероятностью
р = 0,5. В то время как детекторы признаков в (а), по-видимому, содержат в основном случайный шум, фильтры в (б) могут обнаруживать пятна, края и штрихи внутри изображения. Хинтон и др. объясняют это явление следующим образом: когда единица нейронной сети адаптирует свои параметры, она реагирует таким образом, чтобы минимизировать конечную функцию потерь сети.
Влияние на производительностьВ своих экспериментах Шриваста и др. показывают, что наилучшая производительность нейронной сети, т. е. наименьшая ошибка классификации, достигается путем удаления единиц в скрытых слоях с вероятностью p = 0,5 и удаление единиц во входном слое с помощью р = 0,2. [1] На изображении 7 показана ошибка классификации набора различных архитектур нейронных сетей, каждая из которых представлена своим цветом. Сетевая модель может состоять из 2-4 скрытых слоев и от 1024 до 2048 элементов на слой. Это показывает, что ошибка классификации заметно уменьшается при применении отсева во время обучения сети. Далее показано, что улучшение не зависит от используемой сетевой архитектуры и, следовательно, имеет высокую применимость. По состоянию на 2014 год все нейронные сети, которые предоставляют самые современные результаты в одной из баз данных в таблице ниже, используют отсев во время обучения.
Влияние на разреженность Другим важным эффектом при работе с сетями отсева является тот факт, что активации (или выходные значения каждого нейрона) имеют тенденцию становиться разреженными, даже без какого-либо принудительного применения разреженности, такого как вес применяемые штрафы. [1] Разреженная модель означает, что количество единиц с высокой активацией очень мало, а большинство активаций близко к нулю. Кроме того, средняя активация также должна быть низкой. На изображении 8 показано случайное подмножество, взятое из сети с отсевом (b) или эквивалентной сети без отсева (a). Рисунок 8 (а) показывает, что большинство устройств в сети имеют среднюю активацию, равную примерно 2. Фактические значения активации широко распространены. При применении отсева количество высоких активаций заметно уменьшается, в то время как средняя активация имеет тенденцию быть около 0,7 по сравнению с 2,0 для стандартной нейронной сети.
Выбор правильного параметра Шривастава и др. выяснили, что параметр, близкий к оптимальному
п
для удержания устройства в сети составляет около
р = 0,5
для любого скрытого юнита и
р = 0,8
для входных единиц. [1] Более высокое значение для входных единиц кажется интуитивно понятным, так как при исключении единиц во входном слое прямая информация о вводе теряется. You may also likeМонтаж ламината на стену: Укладка ламината на стены и потолокБассейн маленький на даче: 6 идей + 40 фотоГерметик силиконовый не застывает: Почему силиконовый нейтральный герметик не высыхает, за 7дней только чуть подсох?Как сделать ленточный фундамент самому: Строительство ленточного фундамента своими руками |
n возможных утонченных подсетей для сети с
н единиц. Таким образом, отсевающую сеть также можно рассматривать как комбинацию множества различных сетей, где каждая обучалась либо очень редко, либо не обучалась вообще. На изображении 3 показана разница между этапом обучения и тестовым примером. Во время обучения единица присутствует в сети с вероятностью
п
, на каждом этапе обучения. Это означает, что каждый модуль обучается только на подмножестве обучающих данных. При тестировании в сети активны все узлы, но каждый из их выходных весов умножается на эту вероятность, т. е. уменьшается вдвое для
р=0,5
, чтобы иметь примерно одинаковую сумму весов сети как во время обучения, так и во время тестирования. 9n сетей отсева. Хинтон и др. заявляют, что эта процедура дает примерно такой же результат, как усреднение по результатам большого числа отсеянных сетей. [2] 
[2] Значение функции потерь определяется не только этим отдельным блоком, но, конечно же, зависит и от всех других блоков. Следовательно, последний блок может принять способ исправления ошибок других блоков в сети. Это может привести к сложной коадаптации, которой следует избегать. Случайным образом удаляя блоки из сети, один блок может меньше полагаться на функционирование других блоков и, следовательно, должен обнаруживать значимую функцию самостоятельно.
Каждый цвет представляет собой различную сетевую архитектуру, от 2 до 4 скрытых слоев и от 1024 до 2048 блоков. Источник изображения [1].
