где и для чего используется отсев щебня

Главная > Часто задаваемые вопросы > Применение отсева

Отсев щебня – строительный материал, который получают при дроблении горной породы. Это побочный продукт, похожий на песок. Он образуется после дробления и разделения щебня по фракциям. Поэтому его так иногда и называют – песок из отсевов дробления.

Основные сферы применения отсева:

Как видите, сферы использования отсева довольно разнообразны – от строительных до декоративных работ.

Очень долго отсев щебня считался не пригодным для любых работ материалом. Ведь это побочный продукт. К тому же, его аналогом считается песок – универсальный строительный материал с отличными характеристиками. Вот только песок доступен не во всех регионах. Где-то его добыча ограничена. Таким регионом как раз является Свердловская область.

Дело в том, что территориально наша область находится в гористой местности. У нас очень много залежей магматических и метаморфических пород. С песком дела обстоят хуже. Как таковых песчаных карьеров в Свердловской области единицы. К тому же, в регионе отсутствуют крупные реки, что тоже затрудняет целенаправленную добычу песка. Все эти факторы привели к тому, что у нас отсев щебня стал крайне популярен.

Использование отсева вместо песка – специфика нашего региона. Даже бетонные заводы производят высококачественный материал на отсеве. В частном строительстве песок из отсевов дробления также широко распространен благодаря своей невысокой стоимости и отличным характеристикам. Материал практически полностью закрывает потребность региона в песке. Исключением здесь являются лишь те работы, где песок не имеет аналогов (например, заполнение песочниц или оборудование пляжей).

Отсев в нашем регионе является относительно недорогим материалом. Естественно, это не значит, что в остальных областях России ситуация схожа с нашей. Для наглядности мы привели таблицу ниже.

Сравнение средних цен на отсев и песок в разных регионах России

Как мы видим, в разных регионах страны ситуация с песком и отсевом отличается. В Свердловской области, например, отсев стоит в 2 раза дешевле песка, тогда как в Москве и Нижнем Новгороде ситуация прямо противоположная.

Наш сайт рассчитан на пользователей из разных регионов. Тем не менее, говоря о низкой стоимости отсева, мы будем иметь в виду материал из Екатеринбурга и Свердловской области. Здесь отсев – действительно недорогой материал.

Какой отсев подойдет для конкретных работ

Мало кто знает, что отсев, как и щебень, разделяется на виды в зависимости от породы, из которой его получили. Так, он может быть гранитным, диоритовым, базальтовым, габбро, мраморным, серпентинитовым, известняковым, гравийным и далее по списку. От вида зависят характеристики и области применения материала.

Ниже, в сводной таблице, даны разновидности отсева, представленные у нас в продаже, и работы, для которых они подходят. Эта информация относится к конкретным товарам Свердловской области.

Таблица применения отсева в зависимости от работ

Как читать таблицу:

• «+++» – отсев идеально подходит для конкретных работ по всем параметрам (цена и качество)
• «+» – материал в принципе подходит для конкретных работ, но есть варианты лучше (по качеству или цене) либо есть ограничения (например, подходит для части работ)
• «–» – материал не подходит для тех или иных работ

Разберем таблицу на конкретных примерах:

• Наилучшим отсевом, который подойдет для приготовления бетона разных марок, в нашем регионе считается гранитный. Это связано с тем, что гранитная порода, добываемая на территории Свердловской области, очень прочная.
• Диоритовый и серпентинитовый отсевы тоже годятся для изготовления бетона. Эти материалы также обладают высокими показателями. Но они чуть дороже гранитной разновидности.
• Известняковый отсев тоже можно считать подходящим для бетона. Но у него есть свои ограничения. Так, материал подойдет для изготовления смесей невысоких марок. Им можно бетонировать, например, столбики забора или полы хозяйственных построек.
• Отсев из мрамора и габбро в нашей области для замешивания бетона не годится. Это связанно с качественными характеристиками.
• Для отсыпки дорожек можно брать отсев любой фракции и вида. Все зависит от ваших предпочтений. Например, если вы хотите иметь садовые тропинки серого цвета, берите гранитную разновидность или габбро. В нашей таблице в качестве самого подходящего материала указан мраморный отсев 0-10 из-за его низкой, в сравнении с остальными, стоимости.

Песок из отсевов дробления – относительно недорогой материал. Он качественный, практически не уступает природному песку по своим свойствам и характеристикам. В нашем регионе, в связи с малым количеством песчаных карьеров, во многих строительных работах используют именно отсев.

В компании Грунтовозов вы можете купить отсев с доставкой до вашего объекта по минимальной цене.

Хотите узнать больше?

О том, что такое отсев щебня, какие у него есть виды и свойства, читайте на странице Отсев.

Хотите узнать, какой материал подойдет для ваших целей?

Тогда рекомендуем изучить нижеуказанные страницы. На них вы найдете подробную информацию о том, как выбрать отсев для тех или иных работ.

Отсев для дорожек – как выбрать отсев для дорожек на даче

Главная > Часто задаваемые вопросы > Применение отсева > Отсев для дорожек

Для обустройства дорожек в саду и возле дома можно использовать разные материалы. Все зависит от их назначения, дизайна участка, бюджета. Один из самых выгодных вариантов – отсев. Этот материал получают в процессе дробления щебня. Он прочный, долговечный, хорошо пропускает воду и легко укладывается, может заменить песок. К тому же, в нашем регионе он стоит недорого, за что стал популярен у строителей.

В компании Грунтовозов вы можете купить отсев для дорожек с доставкой до вашего объекта по минимальной цене.

В этой статье мы ответим на следующие вопросы:

• Когда можно использовать отсев
• Для каких дорожек он лучше всего подойдет
• На каком этапе работ может пригодиться материал
• По каким принципам его лучше выбирать
• Какие виды отсева подойдут для разных типов дорожек

Подробную информацию по каждому из пунктов вы найдете в продолжении статьи. Но прежде мы ответим на главные вопросы: можно ли использовать отсев для дорожек и почему.

Можно ли использовать отсев для дорожек

Отсев – это побочный продукт производства щебня. Материал получают в результате просеивания дробленой породы и отделения самой мелкой фракции. Максимальный размер зерен – 10 мм. Но диаметр большинства частиц не превышает 3-5 мм. Его можно использовать для обустройства дорожек (причем, на разных этапах). По своей структуре и характеристикам отсев напоминает песок.

Даже самый мелкий отсев сохраняет свойства горной породы – прочность и морозостойкость. Он почти не деформируется, не разрушается от перепадов температур. К тому же, он хорошо утрамбовывается и выравнивается. Частички материала имеют более жесткую поверхность, чем песчинки. Поэтому они хорошо сцепляются между собой, не рассыпаются и не развеваются ветром, как песок. Мусор с такого покрытия легко убирается с помощью грабель. Ими же, в случае необходимости, очень просто выровнять дорожку.

Отсев хорошо пропускает воду, поэтому на поверхности не будет застаиваться вода. В зависимости от исходной породы, материал может иметь различные цвета и текстуру. За это отсев ценят ландшафтные дизайнеры.

Имеет этот материал для дорожек и некоторые отрицательные стороны. Если его плохо утрамбовать, при намокании он может превратиться в кашу. В сырую погоду частички могут налипать на обувь (хотя значительно меньше, чем песок). Последний недостаток легко решается при помощи коврика у входа в дом.

На каком этапе обустройства дорожки можно использовать отсев

Для дорожек отсев применяется в двух случаях:

• Для обустройства подушки
• Для засыпки верхнего слоя

При оборудовании подушки под дорожкой отсев играет роль дренажа, предотвращает рост сорняков и укрепляет основание. Чаще всего на него кладут тротуарную плитку или натуральный камень. Поэтому для отсева в роли подушки важны такие свойства как прочность, коэффициент фильтрации, морозостойкость, содержание пылевидных и глинистых частиц. Подробнее об этом вы можете прочитать в статье Отсев для тротуарной плитки.

Верхний слой засыпают отсевом, чаще всего, поверх щебеночного основания. Такое покрытие обходится дешевле, чем плитка, бетонная заливка или асфальт. К тому же, по отсеву удобнее ходить, чем по щебню (даже самой мелкой фракции).

В следующей части текста мы опишем типы дорожек, для которых подойдет материал.

Для каких дорожек подойдет отсев

Дорожки в саду бывают разного размера и предназначения. Одни будут нести большую нагрузку (например, по ним вы будете заезжать в гараж на машине), другие нужны для передвижения между грядками.

Поэтому мы разделили все садовые дорожки на три функциональных типа:

• Постоянные
• Временные
• Между грядками

Чтобы сделать постоянные дорожки из отсева, которые будут служить много лет, важно подобрать надежный материал. Поэтому здесь нужно обращать внимание на прочность, морозостойкость и коэффициент фильтрации отсева. Не стоит забывать и о декоративных свойствах материала, так как двор или сад должны выглядеть красиво.

Временные проходы служат лишь несколько месяцев. Их делают тогда, когда нет возможности обустроить постоянные дорожки (например, пока строится дом). В этом случае их можно посыпать отсевом, так как это материал с хорошими дренажными свойствами. Главный критерий тут, на который следует ориентироваться, – низкая цена.

Дорожки между грядками тоже не должны быть слишком прочными. Часто они носят временный характер, чтобы иметь возможность в любой момент поменять место под посадку. Поэтому отсев в таком случае лучше класть на геотекстиль или перфорированную пленку, чтобы при переносе грядки засыпку легче было убрать. Плюс, при покупке важно смотреть на химические свойства породы, из которой получен отсев. Так, гранит немного подкисляет почву, поэтому он подойдет для щелочных грунтов. Мрамор и известняк, наоборот, имеют щелочную реакцию и могут улучшить состояние кислой земли на участке. Если же вы не знаете, какой тип грунта на вашем участке, мы советуем ознакомиться со страницей Как определить кислотность почвы.

Мы коротко описали особенности отсева, на которые стоит обратить внимание при обустройстве разных типов дорожек. Далее мы расскажем о конкретных материалах, представленных у нас в продаже, которые подойдут вам в зависимости от вашей ситуации.

Какой отсев подойдет для дорожек

Здесь мы должны сделать одно важное замечание. Дело в том, что отсев щебня доступен не во всех регионах. Например, в Свердловской области его очень много, и здесь этот материал считается чуть ли не отходами производства. Поэтому цены на отсев у нас достаточно низкие. С другой стороны, в регионах, где наблюдается дефицит твердых пород (например, в Московской области), стоимость отсева гораздо выше. Там для дорожек дешевле будет использовать песок.

Информация, представленная далее, касается в первую очередь отсева, добываемого в окрестностях Екатеринбурга.

Итак, чтобы купить подходящий материал, нужно знать, на каком этапе работ вы будете его использовать.

Отсев может понадобиться для:

• Обустройства подушки
• Засыпки верхнего слоя временной дорожки
• Засыпки верхнего слоя постоянной дорожки
• Засыпки проходов между грядками

Отсев для подушки

Функции подушки – укрепление основания и предупреждение усадки покрытия, дренаж, защита от прорастания сорняков. Чаще всего ее делают на постоянных дорожках. Подробнее о технологии вы можете узнать в статье Как сделать дорожки своими руками. Отсев в этом случае используется самостоятельно (он отлично заменяет песок) или в комбинации со щебнем. Выбирать нужно прочный материал с высоким коэффициентом фильтрации. Наиболее подходящей для этих работ считается фракция 0-10, так как зерна разного размера заполняют собой свободное пространство между щебнем (расклинцовывают).

Для обустройства подушки мы рекомендуем отсев:

Отсев для временной дорожки

Требования к такому материалу невысокие. Временная дорожка прослужит всего несколько месяцев, поэтому здесь мы рекомендуем ориентироваться только на цену.

Для засыпки верхнего слоя временной дорожки лучше брать:

Покупать более дорогие материалы для таких работ не имеет смысла.

Отсев для постоянной дорожки

Для постоянной дорожки нужно выбирать прочный, износоустойчивый и красивый отсев. Он должен хорошо переносить морозы и намокание. К тому же, такие дорожки являются частью ландшафтного дизайна. Лучше всего подойдет фракция 0-5, так как по ней удобно будет ходить.

Наиболее подходящие виды отсева для засыпки верхнего слоя постоянной дорожки:

• Гранитный 0-5 содержит кристаллы кварца, которые красиво блестят на солнце.
• Диоритовый 0-5 – материал темно-серого цвета, который по прочности и устойчивости к износу не уступает граниту.
• Габбро 0-5 – светло-серый материал с мягкой текстурой. Под дождем порода темнеет, покрытие становится почти черным. Эта разновидность подходит для дорожек, по которым будут бегать дети.
• Серпентинитовый 0-5 имеет зеленоватый либо оливковый оттенок. Прочностные характеристики этой разновидности приближаются к отсеву из магматических пород (граниту, габбро, диориту).

Если вы делаете постоянную дорожку, по которой будете ездить на автомобиле или мотоцикле, лучше выбрать гранитный, серпентинитовый или диоритовый отсев.

Отсев для дорожек между грядками

Для засыпки тропинок между грядками можно брать любой отсев. Выбор материала зависит исключительно от вашего желания. Ниже мы оставим несколько рекомендаций.

Для засыпки проходов между грядками мы советуем отсев:

Подведем итог.

Отсев – отличная альтернатива песку при оборудовании подушек под дорожками. В нашем регионе он стоит относительно недорого. Из него также можно делать прочные и красивые покрытия. Материал используется не только в частном строительстве, но и для обустройства территории в общественных парках, между многоквартирными домами, на сельских и городских улицах.

Для разных видов работ подойдет разный отсев. Наиболее универсальными разновидностями в Свердловской области можно назвать гранитный отсев 0-5 и мраморный 0-10. При этом последний имеет наилучшую цену, поэтому высоко ценится нашими заказчиками.

Хотите знать больше?

Подробнее об этом материале, его видах и свойствах читайте на странице Отсев.

В рубрике Применение отсева содержатся другие полезные статьи и советы по этому материалу.

Рекомендуем также ознакомиться с другими способами применения этого материала:

Отсев для бетона – можно ли использовать и как выбрать

Главная > Часто задаваемые вопросы > Применение отсева > Отсев для бетона

Отсев играет в бетонной смеси роль мелкого наполнителя вместо песка. Иногда он даже частично заменяет щебень. Отсев придает бетону прочность, заполняет пустое пространство между более крупными частицами. Поскольку в нашем регионе этот материал производится в больших количествах, а песок в дефиците, цена у него почти в 2 раза ниже.

В компании Грунтовозов вы можете купить отсев для бетона с доставкой до вашего объекта по минимальной цене.

Но стоит ли экономить средства и заменять проверенный компонент (песок) отсевом? Можно ли использовать отходы производства щебня на таком ответственном этапе строительства, как изготовление бетона? Об этом мы поговорим в следующей части статьи.

Можно ли использовать отсев для приготовления бетона

Отсев можно добавлять в бетон в качестве мелкого наполнителя вместо песка. Его задача – равномерно распределить нагрузку после застывания раствора, обеспечить объем готового изделия. Ведь отсев заполняет собой промежутки между зернами щебня, улучшает сцепление между разными компонентами.

Можно выделить следующие преимущества отсева в использовании бетона:

• В отличие от песка, в отсеве содержится больше частиц разного размера: одни меньше миллиметра в диаметре, другие могут приближаться к 10 мм (во фракции 0-10). Благодаря этому они лучше заполняют собой пустоты в бетонной смеси.
• Мелкие частицы (с диаметром меньше 0,16 мм) способны вступать в реакцию с цементом. В результате образуются нерастворимые гидросиликаты кальция, которые увеличивают прочность бетона.
• Грани зерен отсева не окатанные, что обеспечивает их хорошее сцепление с цементом.
• На основе отсева можно делать более тяжелый бетон, так как вес единицы объема материала больше, чем у песка.
• Если отсевом частично заменить щебень, получится бетон более высокой плотности и прочности. При этом можно сэкономить на цементе, не увеличивая его количество в бетоне.

Из приведенной выше информации можно сделать вывод – отсев хорошо подходит для бетона. По многим параметрам он даже превосходит песок. К тому же, в Свердловской области его стоимость ниже, чем песка. Это связано с тем, что в нашем регионе практически нет песчаных карьеров. Поэтому песок стоит почти в два раза дороже отсева. По этой причине даже бетонные заводы в окрестностях Екатеринбурга работают на отсеве.

По каким параметрам выбирают отсев

Чтобы получить качественный бетон из отсева, нужно правильно подобрать материал. Не все разновидности подходят для этой цели. Чтобы приобрести качественный продукт, нужно изучить несколько его характеристик.

Вот, на что мы рекомендуем обратить особое внимание:

• Вид породы
  Лучше всего выбирать материал из прочных магматических пород (гранита, базальта). При их дроблении образуется меньше пыли, поэтому отсев получается более чистым и качественным, без мелких частичек. Кроме того, он отличается высокой прочностью, может частично заменить щебень.
  В зависимости от кислотности породы, отсев также отличается разной гидрофильностью. Кислый гранит хорошо впитывает воду. Это обеспечивает плотную и прочную структуру бетонных изделий. Щелочные разновидности (диабаз, известняк), наоборот, отталкивают влагу. Поэтому к ним рекомендуют добавлять пластификаторы.
• Фракция
  В продаже есть 2 фракции отсева – 0-5 и 0-10. Для изготовления бетона подойдут обе. Но если вам нужно выровнять поверхность или сделать тонкую стяжку, мы рекомендуем отсев 0-5. Фракция 0-10 может частично заменить мелкий щебень. Она также хорошо заполняет пространство между крупными камнями и создает прочный каркас.
• Прочность
  Чем выше марка по дробимости (или прочность) у породы, тем надежнее получится бетон. К тому же, прочные материалы образуют меньше пыли при дроблении.
• Зерновой состав
  Желательно, чтобы в отсеве было больше частиц с размерами 1,5-4 мм. Они лучше всего подходят для бетонной смеси. Пылевидных и глинистых примесей не должно быть больше 3-10%. Иначе для изготовления раствора понадобится больше воды, ухудшится сцепление, и конечный продукт получится менее прочным.
• Класс
  Он определяется, в основном, чистотой, содержанием пылевидных и глинистых частиц. Различают 2 класса отсева. Для бетона лучше брать материал первой группы. Его качество обязательно должно подтверждаться соответствующими сертификатами. Содержание пылевидных и глинистых частиц в нем не должно превышать более 3%.
  Второй класс (до 10% пыли и глины) подойдет только для бетона, используемого в частном строительстве: для заборов, хозяйственных построек, заливки дворов, садовых дорожек.
• Радиоактивность
  Показатель важен для определения безопасности отсева. Для строительства в жилой зоне радиоактивность любых материалов не должна быть более 370 Бк/кг.

В следующей части статьи мы дадим информацию, какой отсев подходит для разных марок бетона.

Собственное производство бетона и своя лаборатория, а также большой парк техники гарантируют высокое качество продукции и точные сроки поставки

Подробнее о нас читайте здесь

Валентин Юрьевич Швец

Директор «БетонСтрой»

Как выбрать отсев для конкретных марок бетона

Марка бетона определяется по его средней прочности. Испытания проводят через 28 дней после изготовления раствора, когда он полностью затвердеет. Обозначается показатель буквой М и цифрой (от 50 до 600), определяется в лаборатории. Например, бетон М75 выдерживает нагрузку 75 кг/см2 и при этом не разрушается, а М500 – 500 кг/см2.

Чем выше марка бетона, тем дороже он стоит. Это связано с тем, что в него добавляют больше высококачественного цемента. Поэтому марку следует выбирать, исходя из потребностей. Не стоит переплачивать, если вам нужен бетон для заливки столбиков забора или площадок. В то же время при строительстве фундамента дома экономия может обернуться некоторыми проблемами в будущем (стены на непрочном основании просядут, на них появятся трещины).

Ниже в таблице мы обозначили, какие виды отсева лучше всего использовать для изготовления бетона разных марок.

Отсев для конкретных марок бетона из наших материалов:

Как читать таблицу:

• «-» – материал не подходит для бетона
• «+» – материал можно использовать, но есть лучшие варианты
• «+++» – материал хорошо подходит для изготовления данной марки бетона

Приведенная выше таблица показывает, на какие материалы стоит обратить внимание при выборе. Но она не является истиной в последней инстанции. Она сводная и помогает составить лишь общее представление. Также в ней учитывается не только качество отсева, но и его стоимость. Ведь чем ниже марка бетона нужна, тем рациональнее сэкономить на его производстве.

Как видно из данных таблицы, отсев из диорита, габбро и мрамора нашего региона не подходит для изготовления бетона. Это связано с некоторыми свойствами этих материалов. Диоритовый отсев имеет крупные зерна, скорее напоминает щебень. Он прочный, но стоит достаточно дорого. Поэтому его не выгодно использовать для растворов.

Отсев габбро в нашей области содержит много пылевидных частиц. Поверхность зерен из этой породы гладкая, у нее плохое сцепление с компонентами раствора. Мраморная крошка имеет более низкую прочность и морозостойкость, в ней также много пыли.

Иногда в качестве наполнителя рекомендуют использовать бетонный отсев. Это вторичный материал, и его качество во многом зависит от показателей бетона, из которого он был получен.  Его характеристики не всегда соответствует требованиям. Такой отсев можно применять лишь для низких марок, предназначенных для неответственных работ (заливки столбиков ограждений, садовых дорожек, полов в хозяйственных помещениях).

Отсев из разных карьеров также может отличаться как по классу, так и по прочности. Поэтому всегда стоит уточнять показатели у поставщика. В нашем регионе, например, материал из породы габбро не отличается высоким качеством, поэтому для бетона его не используют. Но в других областях отсев габбро вполне могут применяться для наполнения бетонной смеси.

Приведем несколько примеров использования отсева для разных видов бетона:

• Вам нужно залить основание столбиков забора бетоном марки М100 или М150? Для таких работ нет смысла использовать дорогие гранит или серпентинит. Вам вполне подойдет известняк с прочностью от М600, низким содержанием пылевидных и глинистых частиц.
• Вы строите двухэтажный дом и вам нужен для этого бетон М350? Для него можно взять гранит или серпентинит. При этом соотношение цены и качества лучше у гранита, поэтому мы рекомендуем именно этот материал.

Также есть одна важная особенность – это формирование цены материала. Необходимо учитывать, что, чем дальше от вашего объекта находится карьер, производящий отсев, тем дороже будет и материал с него. Поэтому может получиться так, что дорогой гранитный отсев обойдется вам дешевле известнякового (например, в случае, когда вы живете рядом с гранитным карьером, а известняковый расположен далеко). Более подробно в этом вопросе вас смогут проконсультировать наши менеджеры при заказе.

Более подробно о бетоне для разных работ и выборе отсева для них вы узнаете из следующей части текста.

Как выбрать отсев для бетона в зависимости от разных видов работ

Бетон используется для разных целей. Из него делают фундаменты под домами и заборами, перекрытия, стяжки. Раствором заливают дворы, основания дорог и пешеходные зоны. Для каждого вида работ, в зависимости от сложности, используют свою марку.

В нижней таблице мы дали информацию, какой вид отсева лучше всего брать для конкретных строительных целей.

Чтобы лучше понять данные из таблицы, приведем конкретные примеры:

• Бетон для столбиков забора не должен отличаться большой прочностью. На него нет смысла тратить дорогой гранитный отсев, если можно обойтись более доступным по цене известняковым.
• Для стяжки или заливки пола важно, чтобы поверхность была максимально ровной. Поэтому в таких случаях рекомендуют брать фракцию 0-5. Что касается прочности, то здесь также подойдет любая разновидность. Многое зависит от того, какую нагрузку в дальнейшем будет нести перекрытие.
• При строительстве дома в 2 этажа и выше необходимо делать прочный фундамент. Поэтому здесь рекомендуют брать гранитный отсев.
• При оборудовании бетонных оснований под трассами и шоссе также следует обращать внимание на прочность. Для таких работ хорошо подойдет гранит. Серпентинит тоже можно использовать, если материал доступен в регионе и удается сэкономить на его доставке.

Как видно из приведенных таблиц, самым универсальным является гранитный отсев фракций 0-5 и 0-10. Другие разновидности также можно использовать с целью экономии. Но мы рекомендуем делать это только в тех случаях, когда требования к прочности бетона невысокие.

Пропорции отсева для бетона

Прочность бетона во многом зависит от соотношения его компонентов. В классический раствор входят цемент, щебень и песок. Отсевом можно полностью заменить как песок, так и щебень. Мелкозернистые разновидности бетона часто изготавливают только из отсева и цемента.

В таблице приведены соотношения компонентов для разных марок бетона при частичной замене щебня и песка отсевом. Масса цемента (марка М400) взята за единицу:

Для того, чтобы узнать необходимый вес каждого из компонентов для приготовления 1 куба бетона, нужно массовую долю умножить на вес цемента. Объясним на конкретном примере.

Предположим, что вам нужно приготовить раствор бетона М150.

Вот, какое количество материалов вам нужно для этого взять:

• Цемент – 135 кг
• Щебень – 135×4,6=621 кг (где 135 – это вес цемента, а 4,6 – массовая доля щебня)
• Песок – 135×2,6=351 кг
• Отсев – 135×2=270 кг

К полученной массе следует добавить воду (20% от массы сухих компонентов).

Таким образом, у нас получилась смесь весом 1377 кг. К ней нужно долить 275,4 л воды (1377х20:100).

В следующей таблице приведены показатели при полной замене песка и щебня отсевом:

Чтобы узнать количество отсева (в кг), нужно вес цемента умножить на его массовую долю, приведенную в таблице.

Например, для приготовления куба бетона М200 вам нужно будет 286 кг цемента и 1887,6 кг отсева (286×6,6).

К смеси также нужно добавить 15-20% воды от общего количества сухих компонентов.

Так, при изготовлении куба бетона М200 вы используете 2173,6 кг сухой смеси (286+1887,6). Поэтому вам понадобится 434,72 л воды (2173,6×20:100).

Дальше мы расскажем, какие еще наполнители можно использовать в бетонном растворе вместо отсева.

Альтернативы отсеву в бетоне

В качестве мелкого наполнителя бетонной смеси применяются разные материалы. Отсев – даже не самый популярный из них, ведь он доступен не в каждом регионе.

Вместо отсева также используют:

• Песок
  Это самый распространенный материал в роли мелкого наполнителя в бетоне. Рекомендуют использовать речной песок или очищенный карьерный, крупнозернистый. Изделия из него получаются более легкими, но и менее прочными.
• Песчано-гравийная смесь, или ПГС
  В ее состав входят гравий и песок в разных соотношениях. Этот материал недорогой, но не всегда отличается высоким качеством. При покупке нужно внимательно изучить соотношение компонентов, чтобы при добавлении ПГС в бетон не пострадала его прочность. Песчано-гравийная смесь заменяет собой не только отсев, но и щебень.
• Песчано-щебеночная смесь, или ПЩС
  По своей структуре она напоминает ПГС, но получается искусственно в процессе дробления щебня. Часто вместо песка она содержит отсев, так как на заводах под видом ПЩС продают отходы, содержащие крупные и мелкие частицы. В этом случае материал будет заменять не отсев, а песок и щебень. При покупке ПЩС для бетона нужно внимательно изучить ее состав и процентное содержание компонентов.

Выбор мелкого заполнителя в бетонной смеси зависит от его доступности и предназначения бетона. Среди всех альтернатив отсев является самым недорогим вариантом (конкретно в Свердловской области). Он может заменить одновременно и песок, и щебень. А для производства некоторых разновидностей (например, мелкозернистого бетона) отсев вообще предпочтительней песка.

Хотите знать больше?

Подробнее об этом материале, его видах и свойствах читайте на странице Отсев.

Подробно о марках, видах и характеристиках бетона читайте на странице Бетон.

В рубрике Применение отсева содержатся другие полезные статьи и советы по этому материалу.

Рекомендуем также ознакомиться с другими способами применения этого материала:

Отсев для тротуарной плитки – как выбрать отсев для подушки

Главная > Часто задаваемые вопросы > Применение отсева > Отсев для тротуарной плитки

Качественная и прочная подушка под тротуарной плиткой увеличивает сроки эксплуатации всего покрытия. Она должна хорошо утрамбовываться, пропускать воду, защищать верхний слой от проседания и деформации.

В компании Грунтовозов вы можете купить отсев для тротуарной плитки с доставкой до вашего объекта по минимальной цене.

Сейчас многие предпочитают укладывать тротуарную плитку на отсев. Этим материалом заменяют песок из-за целого ряда положительных качеств.

Преимущества отсева для подушки под тротуарную плитку:

• Низкая стоимость
• Доступность (достать материал можно на любом предприятии, которое производит щебень)
• Хорошая водопроницаемость (вода не будет застаиваться на поверхности покрытия)
• Легкость трамбовки (частицы разного размера с неровной поверхностью прочно заклиниваются)
• Устойчивость к неблагоприятным факторам внешней среды

В отличие от песка, отсев не развевается ветром в процессе работы. Единственный недостаток материала – плохая переносимость намокания. Мелкие частички в воде превращаются в кашицу, что может вызвать проседание плитки. Чтобы избавиться от такого недостатка, необходимо сделать дренажный слой из щебня и хорошо утрамбовать подушку с помощью виброкатка.

Дальше мы расскажем, как правильно выбирать отсев для подушки под тротуарную плитку и на какие свойства нужно обращать внимание при покупке.

Как выбрать отсев для подушки под плитку

На рынке представлено множество разновидностей отсева. Каждый имеет свои особые характеристики. При выборе нужно обращать внимание на свойства, которые важны именно при обустройстве подушки под плитку.

Важные характеристики:

• Размер (фракция)
  Для подушки мы рекомендуем использовать мелкий отсев 0-5. По зерновому составу он максимально приближается к песку, хорошо трамбуется и выравнивается. На такой материал удобно выкладывать плиты, они не перекашиваются и плотно прилегают к основанию. Между покрытием и подушкой не образуются пустоты, в которых будет скапливаться вода.
• Содержание пылевидных и глинистых частиц
  Пылевидными называют частицы, размер которых меньше 0,063 мм. В норме их должно быть не больше 2-10%. При их высоком содержании отсев, намокая, быстро превращается в кашу. Также снижаются его фильтрационные способности. Если же в материале есть примеси глины, он подвержен набуханию. При повышенной влажности основание будет деформироваться, что негативно скажется и на плиточном покрытии.
• Прочность
  Показатель особенно важен, если вы собираетесь выкладывать плиткой подъезд к участку, автостоянку, дорогу между домами. Нагрузка на такое покрытие больше. Поэтому, если отсев будет низкой прочности, подушка начнет быстро проседать.
• Морозостойкость
  Материал с низкой морозостойкостью разрушается под воздействием льда. После нескольких зим такая подушка быстро утратит свою прочность, что приведет к деформации плиточного покрытия.
• Коэффициент фильтрации
  Одна из основных функций подушки под тротуарной плиткой – качественный дренаж. Если вода будет застаиваться у основания, это может вызвать просадку и размывание грунта. При замерзании объем воды увеличится. В результате плитка в одних местах будет проседать, а в других – вспучиваться.
  Чтобы избежать этих проблем, нужно выбирать материал с коэффициентом фильтрации не менее 0,2 м/сутки.
• Радиоактивность
  Тротуарная плитка всегда укладывается в жилой зоне. Поэтому к материалам предъявляются особые требования по безопасности. Так, естественный радиационный фон отсева не должен превышать 370 Бк/кг. Если показатели ниже, материал смело можно использовать на любом объекте.

Весь отсев 0-5, который есть у нас в продаже, соответствует вышеперечисленным требованиям. Из любого нашего материала вы сможете сделать надежное основание под тротуарную плитку. Поэтому, чтобы облегчить ваш выбор, ниже мы коротко описали все наши разновидности. Особое внимание мы уделили их преимуществам при оборудовании подушки.

Какой отсев подойдет для подушки под тротуарную плитку

Чтобы правильно выбрать материал под тротуарную плитку, важно обращать внимание на его особенности. Ведь отсев отличается не только свойствами, но и породой.

Какой отсев подойдет для подушки под тротуарную плитку:

• Габбро 0-5
  Отсев габбро в нашей области принадлежит ко 2 классу, так как в нем высокий процент пылевидных частиц (7,4%). Это сказывается на коэффициенте фильтрации, который равен лишь 1,16 м/сутки. Показатель соответствует норме, но в продаже есть материалы, лучше пропускающие влагу. Габбро же можно использовать для подушки под плитку, если участок сухой, с низким уровнем грунтовых вод.
• Гранитный 0-5
  Прочный материал с хорошими характеристиками. В нем практически нет глины, но может содержаться от 0% до 10% пылевидных частиц. Коэффициент фильтрации – от 0,2 до 8 м в сутки. Свойства меняются в зависимости от карьера. Для подушки под плитку мы советуем брать отсев с высокими фильтрационными характеристиками и минимальным содержанием мелких зерен.
• Диоритовый 0-5
  Отсев из диорита, который есть у нас в наличии, имеет в своем составе от 0,81% до 8% пылевидных частиц и высокий коэффициент фильтрации. Он прочный, хорошо трамбуется. По своим характеристикам он практически не уступает граниту, при этом имеет более низкую радиоактивность.

Серпентинитовый отсев 0-5 редко используют для укладки тротуарной плитки из-за его высокой стоимости, большого содержания пылевидных частиц и среднего коэффициента фильтрации. Известняковый отсев 0-5 можно использовать лишь под плитку на садовых дорожках. В остальных случаях его лучше заменить на более качественный, так как он содержит много мелких частиц, которые впитывают влагу и сильно набухают.

Оптимальный вариант материала – это гранитный отсев 0-5. Он достаточно прочный и способен выдерживать большие нагрузки. Его можно использовать даже на парковках или подъездах на участок.

В следующей части статьи вы прочитаете, какие еще материалы можно использовать при укладке плитки.

Альтернативы отсеву под плитку

Подушку под тротуарную плитку можно сделать из других материалов. Выбор зависит от бюджета и доступности. Также следует учитывать особенности площадки, на которой будет монтироваться покрытие. Если грунт зыбкий, неустойчивый, стоит укрепить его цементом или бетоном. Похожее основание делают на проезжей части или стоянках для автомобилей.

Вместо отсева для подушки можно взять:

• Карьерный песок
  Он добывается в карьерах как основное сырье или является побочным продуктом при получении других материалов. Имеет высокий модуль крупности и коэффициент фильтрации. Важно проверить, не превышает ли содержание пылевидных и глинистых частиц 7%, так как это сказывается на дренажных свойствах материала. В нашем регионе у карьерного песка этот показатель 0,5-2,2%.
• Речной песок
  Это чистый материал без примесей, который добывается со дна водоемов. Стоит сказать сразу, что в нашем регионе настоящего речного песка нет. У нас есть намывной песок, который получают со дна искусственных водоемов. Для этого песчаный карьер специально заводняют, а затем, при помощи драги, поднимают породу. Делается это для получения очищенного от примесей песка. Стоимость его высокая, поэтому такой материал невыгодно применять для подушки под плитку.
• Песок эфельный
  Его получают в процессе добычи золота, руд металлов и других полезных ископаемых. В зависимости от методов промывки, эфельный песок может содержать вредные примеси (цианиды, ртуть). Поэтому материал следует с осторожностью применять для строительства в жилой зоне. Еще один недостаток материала – мелкие зерна, которые влияют на дренажные свойства подушки.
• Песчано-цементная смесь
  Она применяется при необходимости обустройства прочного основания. В этом случае песок смешивается с цементом в соотношении 3:1 или 4:1. Укладку плитки проводят на сухую смесь. Стоимость материала выше, чем у отсева.
• Армированный бетон
  Этот вариант дорогой и достаточно трудоемкий. Бетонную подушку целесообразно делать только в местах, рассчитанных на проезд транспорта. Под ней необходимо оборудовать дренажные каналы, чтобы влага не застаивалась на поверхности. В качестве гидроизоляционного слоя под бетоном используют либо песок, либо отсев.

Из всех материалов, которые используют для оборудования подушки под тротуарную плитку, у отсева самое хорошее соотношение цены и качества. На него удобно монтировать покрытие, сделать это можно даже без опыта. К тому же, если рядом с вами поблизости есть камнедробильный завод, транспортировка материала будет стоить очень дешево.

Хотите знать больше?

• Подробнее об этом материале, его видах и свойствах читайте на странице Отсев.
• В рубрике Применение отсева содержатся другие полезные статьи и советы по этому материалу.

Рекомендуем также ознакомиться с другими способами применения этого материала:

100 фото сферы применения и характеристики материала

В строительстве нашел применение и такой материал как отсев щебня, который имеет природное происхождение и позволяет экономить на расходах. Он используется при изготовлении бетонных и цементных смесей, причем их качество не ухудшается. Довольно часто приходится сталкиваться с ситуацией, когда необходимо распланировать участок, выровнять, засыпать ямы, траншеи или сделать уклон для водостока. Если использовать отсев, это будет нецелесообразно из-за стоимости. В этом случае рекомендуем использовать грунт для обратной засыпки http://vumpel.ru/grunt-dlya-obratnoj-zasypki/grunt-dlya-obratnoj-zasypki

Сфера применения

Отсев получают в результате дробления каменных пород – природного или искусственного камня. По внешнему виду он представляет собой мелкие кусочки породы, размер которых не превышает 5 мм. Это вторичное сырье. Его иногда можно спутать с крупнофракционным песком.

Материал обладает высокой прочностью. Поэтому в частном строительстве применяют при разведении бетонной смеси вместо основного сырья.

Заменить крупный щебень отсевом можно и при укладке ленточного фундамента. Но для этого целесообразно замешивать раствор несколько раз. Следует помнить, что песок, в отличие от отсева, придает смеси большую клейкость.

Применение отсева разнообразно:

• в строительстве дорог и обустройстве пешеходных зон;
• при производстве ЖБИ;
• в изготовлении плитки;
• для приготовления бетонных смесей;
• в декоративных целях;
• при обустройстве систем фильтрации;
• в изготовлении керамики и стенных панелей;
• для устранения скользящего эффекта на тротуарах и дорогах;

Основные параметры материала

Применяемый в строительстве отсевной материал может отличаться не только по свойствам материнской породы, но и в зависимости от качественных параметров. На фото отсева можно увидеть эти различия.

Основными критериями качества выступают:

• механическая прочность и стойкость к внешним воздействиям;
• размер частиц;
• плотность материала по насыпи;
• устойчивость к низким температурам;
• наличие в составе зерен плоского или игольчатого типа;
• наличие примесей и их количество;
• безопасность для человека.

Разновидности отсева

Материал различается составом, поскольку он может быть результатом дробления гравия, гранита и известняка. Отсюда и разными будут характеристики видов отсева.

Отсев гранита

Результатом размельчения прочного натурального материала является мелкодисперсионный состав с частицами 0,1-5 мм и плотностью 1,33 т/куб. м. Гранитный отсев практически полностью лишен примесей и пыли. Отсутствуют и органические компоненты.

Материал отлично подвергается утрамбовке, а максимальный уровень давления составляет 120 МПа. Отличается также и прекрасными морозоустойчивыми качествами, не имеет радиации. Однако данное сырье будет более дорогим.

Применять данный вид отсева можно как в строительстве, так и дорожно-ремонтных работах. Популярна гранитная смесь и при проведении работ по обустройству ландшафта. Благодаря своей прочности, находит применение в изготовлении ЖБИ и конструкций, плитки и бордюров для дорог и тротуаров.

Гравийный состав

Сам по себе гравий является рыхлым материалом осадочного типа. В нем встречаются минеральные компоненты как результат процессов разрушения породы. Имеет прочность более низкого порядка по сравнению со щебнем. Сцепляемость внутри смеси у гравия также меньше.

Размер крошки 0,16- 2,5 мм. Относится к категории М800-М1000 по уровню прочности. Содержание пыли и органики не более 0,6%. Насыпная прочность 1,4 т/куб. м.

Мелкий отсев гравия применяется при гололеде для покрытия дорожек и тротуаров, а также во время ремонта дорог, в обустройстве покрытия спортивных площадок, при отделке садовых дорожек.

Известковый щебень

Зернистая смесь имеет размер частиц 2-5 мм, отличаются вязкостью и способностью к растворению в жидкости. По прочности она сравнима с категориями М400-800, обладает уровнем нагрузки 1,3 т/куб. м. Примесей здесь больше, чем в предыдущих составах – до 2%.

Из известкового щебня производят пористые блоки для сооружения стен, а также плитку для облицовки, штукатурные смеси с цементом. Возможно применение в сельском хозяйстве в качестве кормов и удобрений.

Щебень вторичного использования

Используется для изготовления разнообразных цементных растворов, обустройства подъездных путей временного действия. Размер гранул не более 10 мм. Является результатом переработки демонтированных бетонных конструкций.

Отсев щебеночного типа является часто используемым в строительстве материалом, благодаря которому появляется возможность снижения себестоимости работ без потерь в качестве. Он применяется при изготовлении растворов, в дорожном строительстве и ландшафтном дизайне, в ходе проведения ремонтных работ.

Фото отсева

Также рекомендуем посетить:

Post Views: Статистика просмотров 1 282

характеристики, применение, цена за куб

Природный камень – многофункциональный строительный материал. На всех стройплощадках востребован результат его дробления – щебень. Побочный продукт производства – так называемый отсев – не менее интересен покупателям. Почему? Расскажем об этом в статье.

Что представляет собой?

Отсев щебня – это продукт дробления горных пород фракцией 0,1-5 мм. Образуется после того, как измельченный камень просеивается через специальные сита с различным диаметром «окна». Щебень делится на крупно-, средне-, мелкофракционный и отсеянный песок. Свойства его аналогичны исходному сырью, цвет зависит от типа скальной породы. Отлично заменяет карьерный песок, позволяет существенно снизить затраты.

Неопытный покупатель поинтересуется, что такое отсев гранитного щебня? Почему прораб требует именно такой, а не какой-нибудь другой? И есть ли другие разновидности? На все эти вопросы ответит краткая характеристика.

Виды и описание

Отсев щебня различается по исходному сырью. В зависимости от породы камня различают:

1. Гранитный с насыпной плотностью от 1320 до 1340 кг/м³. Стандартная доля примесей (глины, ила, пыли и тому подобное) не должна превышать 0,4 %. Прочность на сжатие соответствует М1200, то есть выдерживает до 120 МПа. Массовая доля зерен с формой в виде вытянутого игольчатого либо пластинчатого осколка (лещадность) – не более 14,5 %. Этот параметр характеризует степень удобоукладываемости. Дело в том, что «дробленка» кубовидной формы поддается утрамбовке лучше всего, а количество пустот – минимально. Таким образом, низколещадный отсев в бетонных смесях гранитного щебня выбирается для производства высокоплотного железобетона, верхней части дорожного полотна. А, к примеру, для садовых дорожек, керамических изделий, тротуарной плитки подходит наполнитель со средним и высоким уровнем лещадности. Цена гранитного отсева – от 800 руб/м³.

2. Гравийный отсев с насыпной плотностью 1400 кг/м³. Размер зерен – от 0,16 до 2,5 мм, соответствует марке прочности М800-М1000. Массовая доля примесей пыли, глины и других включений не должна превышать 0,6 %, лещадность – до 17 %. Активно применяется при строительстве и ремонте дорожного полотна, плит для мощения спортивных и детских площадок, садово-парковых зонах и так далее. Стоимость гравийного сырья – от 400 руб/м³.

3. Известняковый с насыпной плотностью 1300 кг/м³. Модуль крупности зерен – 2-5 мм, соответствует марке прочности М400-М800. Доля примесей не должна превышать 2 %, уровень лещадность – до 12 %. Часто используется в зимнее время против обледенения улиц – как заменитель реагентов, также для замеса асфальтобетона, в ландшафтном дизайне. Реже – в качестве наполнителя готовых цементосодержащих смесей для укладки керамогранита, штукатурных работ и так далее. Нашел свое применение этот материал и в сельском хозяйстве – его любят производители удобрений за небольшую стоимость и высокую эффективность. Цена начинается от 150 руб/м³.

Указанные стоимостные показатели варьируются в зависимости от способа доставки, объема выборки, размера зерен и других факторов. Кроме того, некоторые продавцы предоставляют покупателям скидки за самовывоз продукции и крупный опт.

Отличия отсевов от песка и щебня

Отсев вполне успешно заменяет более дорогой песок, но эти материалы абсолютно разные как по свойствам, так и по характеристикам. Силикаты содержат большее количество глинистых и грунтовых примесей. К тому же песчаное сырье редко разделяют по гранулометрическому составу, что накладывает ограничения на его применение в некоторых сферах. К тому же вместо самого дорогого – сеяного песка – производители готовых смесей предпочитают использовать отсев щебня именно из-за цены.

kupi-щебень Виды и применение отсева щебня

Щебень ‒ ценный и незаменимый строительный материал. Что такое отсев щебня и для чего его используют задумываются не многие, так как для производства бетона и на строительных площадках используют именно щебень разных фракций. Однако отсев также имеет свою ценность.

ПОЛЕЗНАЯ ИНФОРМАЦИЯ! Отсев щебня представляет собой самую мелкую фракцию, зерна которой имеют 1-7 мм в диаметре. Его получают путем дробления горной породы и пропуска её через сито. В результате отсеиваются зерна гравия необходимого размера. Гранулы отсева настолько малы, что фактически материал похож на песок.

Цветовая гамма щебневого отсева может быть самой разнообразной ‒ красной, серой, пепельной, розоватой ‒ это зависит от цвета материнской породы.

Использование отсева щебня

Благодаря отличным физико-химическим свойствам щебневый отсев применяют в зависимости от размера фракции в самых разных отраслях хозяйства.

Использование отсева щебня в облагораживании садово-парковых территорий

• Производство тротуарной плитки и железобетонных изделий.
• Изготовление декоративных материалов из камня, а также бетонных смесей.
• Облагораживание садово-парковых территорий.
• Ремонт и обустройство городской пешеходной и транспортной инфраструктуры.
• Использование в фильтрационных установках для очистки воды.
• Производство декоративных стеновых панелей.
• Использование в качестве противогололедного материала, предотвращающего скольжение.
• Производство керамики.
• Дорожное строительство.

Особенно востребован отсев для декоративного оформления приусадебной территории. Именно здесь открываются практически безграничные возможности в применении этого материала. Так, из него можно создать великолепную отсыпку дорожек в контрастном однотонном или разноцветном исполнении. Кроме того, отсевом удобно заполнять швы, которые возникают при укладке тротуарной плитки.

Отсев гранитного щебня идеально сочетается с гравием, галечным и щебневым материалом. Продуманное сочетание всех этих стройматериалов является одним из лучших решений в планировании ландшафта территории.

ВНИМАНИЕ! При использовании отсева в декорировании дорожек важно использовать бордюры для предотвращения потери материала. Преимущество отсева в оформлении дорожек заключается в том, что на нем не возникают лужи после дождя.

Разновидности отсева

Гранитный отсев щебня

Разделение это проводится в зависимости от горной породы, из которой производится материал. Отсев обладает всеми теми характеристикам, которые присущи исходной породе.

По своей практичности и невысокой стоимости, прекрасным декорирующим свойствам отсеву щебня практически нет равных ‒ это один из самых популярных материалов для обустройства приусадебных территорий, парков и скверов.

Покупайте отсев гранитный в нашей компании, связавшись с менеджерами по телефону +7 (495) 229-39-07! 

Нежное введение в Dropout для регуляризации глубоких нейронных сетей

Последнее обновление 6 августа 2019 г.

Нейронные сети с глубоким обучением, вероятно, быстро превзойдут набор обучающих данных с несколькими примерами.

Известно, что ансамбли нейронных сетей с различными конфигурациями моделей уменьшают переоснащение, но требуют дополнительных вычислительных затрат на обучение и поддержку нескольких моделей.

Одна модель может использоваться для имитации большого количества различных сетевых архитектур путем случайного исключения узлов во время обучения.Это называется отсевом и предлагает очень дешевый с точки зрения вычислений и замечательно эффективный метод регуляризации для уменьшения переобучения и улучшения ошибок обобщения в глубоких нейронных сетях всех видов.

В этом посте вы откроете для себя использование регуляризации отсева для уменьшения переобучения и улучшения обобщения глубоких нейронных сетей.

Прочитав этот пост, вы будете знать:

• Большие веса в нейронной сети — признак более сложной сети, которая превышает обучающие данные.
• Вероятностное отключение узлов в сети — простой и эффективный метод регуляризации.
• При использовании отсева предлагается большая сеть с дополнительным обучением и использованием ограничения веса.

Начните свой проект с моей новой книги «Лучшее глубокое обучение», включающей пошаговых руководств и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

Мягкое введение в отсев для регуляризации глубоких нейронных сетей
Фотография Джослин Кингхорн, некоторые права защищены.

Обзор

Это руководство разделено на пять частей; их:

1. Проблема с переоснащением
2. Узлы выпадения случайным образом
3. Как бросить учебу
4. Примеры использования Dropout
5. Советы по использованию регуляризации исключения

Проблема с переоснащением

Большие нейронные сети, обученные на относительно небольших наборах данных, могут превосходить обучающие данные.

Это приводит к тому, что модель изучает статистический шум в обучающих данных, что приводит к снижению производительности при оценке модели на новых данных, например.г. набор тестовых данных. Ошибка обобщения увеличивается из-за переобучения.

Один из подходов к уменьшению переобучения состоит в том, чтобы подогнать все возможные нейронные сети к одному набору данных и усреднить прогнозы каждой модели. На практике это невозможно и может быть аппроксимировано с помощью небольшого набора различных моделей, называемого ансамблем.

При неограниченных вычислениях лучший способ «упорядочить» модель фиксированного размера — это усреднить предсказания всех возможных настроек параметров, взвешивая каждую настройку по ее апостериорной вероятности с учетом обучающих данных.

— Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, 2014.

Проблема даже с аппроксимацией ансамбля состоит в том, что для этого требуется несколько моделей для подгонки и хранения, что может быть проблемой, если модели большие, требующие дней или недель для обучения и настройки.

Узлы выпадения случайным образом

Dropout — это метод регуляризации, который приближает обучение большого количества нейронных сетей с разными архитектурами параллельно.

Во время обучения некоторое количество выходных данных уровня случайным образом игнорируется или « выпало .Это приводит к тому, что слой выглядит и обрабатывается как слой с другим количеством узлов и возможностью подключения к предыдущему уровню. Фактически, каждое обновление уровня во время обучения выполняется с другим « view, » настроенного уровня.

Под отключением устройства мы подразумеваем временное удаление его из сети вместе со всеми его входящими и исходящими соединениями

— Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, 2014.

Dropout приводит к зашумлению процесса обучения, заставляя узлы в пределах уровня вероятностно брать на себя большую или меньшую ответственность за входные данные.

Эта концептуализация предполагает, что, возможно, выпадение происходит в ситуациях, когда сетевые уровни совместно адаптируются для исправления ошибок предыдущих уровней, что, в свою очередь, делает модель более устойчивой.

… блоки могут изменяться таким образом, чтобы исправлять ошибки других блоков. Это может привести к сложной коадаптации.Это, в свою очередь, приводит к переобучению, поскольку эти совместные адаптации не распространяются на невидимые данные. […]

— Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, 2014.

Dropout имитирует разреженную активацию из заданного уровня, что, что интересно, в свою очередь, побуждает сеть фактически изучать разреженное представление в качестве побочного эффекта. Таким образом, он может использоваться как альтернатива регуляризации деятельности для поощрения разреженных представлений в моделях автоэнкодера.

Мы обнаружили, что как побочный эффект выпадения, активации скрытых модулей становятся редкими, даже если отсутствуют регуляризаторы, вызывающие разреженность.

— Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, 2014.

Поскольку выходные данные слоя, находящегося под выпадением, случайным образом подвергаются субдискретизации, это имеет эффект уменьшения пропускной способности или прореживания сети во время обучения. Таким образом, более широкая сеть, например при использовании выпадения может потребоваться больше узлов.

Хотите лучших результатов с помощью глубокого обучения?

Пройдите бесплатный 7-дневный ускоренный курс по электронной почте (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

Как бросить учебу

Выпадение осуществляется на уровне нейронной сети.

Его можно использовать с большинством типов слоев, такими как плотные полносвязные слои, сверточные слои и повторяющиеся слои, такие как сетевой уровень долговременной краткосрочной памяти.

Выпадение может быть реализовано на любом или всех скрытых слоях в сети, а также на видимом или входном слое. Он не используется на выходном слое.

Термин «выпадение» относится к выпадающим единицам (скрытым и видимым) в нейронной сети.

— Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, 2014.

Введен новый гиперпараметр, который определяет вероятность, с которой выходы уровня выпадают, или, наоборот, вероятность, с которой выходы уровня сохраняются.Интерпретация — это деталь реализации, которая может отличаться от статьи к библиотеке кода.

Обычное значение — это вероятность 0,5 для сохранения выходных данных каждого узла в скрытом слое и значение, близкое к 1,0, например 0,8, для сохранения входных данных из видимого слоя.

В простейшем случае каждая единица сохраняется с фиксированной вероятностью p независимо от других единиц, где p можно выбрать с помощью набора для проверки или просто установить на 0,5, что кажется близким к оптимальному для широкого диапазона сети и задачи.Однако для входных единиц оптимальная вероятность удержания обычно ближе к 1, чем к 0,5.

— Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, 2014.

Dropout не используется после обучения при прогнозировании с помощью подходящей сети.

Вес сети будет больше обычного из-за выпадения. Следовательно, перед завершением сети, веса сначала масштабируются в соответствии с выбранной частотой отсева. Затем сеть можно использовать как обычно, чтобы делать прогнозы.

Если единица удерживается с вероятностью p во время обучения, исходящие веса этой единицы умножаются на p во время теста

— Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, 2014.

Изменение масштаба весов может выполняться вместо этого во время обучения, после каждого обновления веса в конце мини-пакета. Иногда это называется «, обратное выпадение, » и не требует изменения веса во время тренировки.Обе библиотеки глубокого обучения Keras и PyTorch реализуют отсев таким образом.

Во время тестирования мы уменьшаем вывод по коэффициенту отсева. […] Обратите внимание, что этот процесс можно реализовать, выполнив обе операции во время обучения и оставив выходные данные неизменными во время тестирования, что часто реализуется на практике.

— стр. 109, Глубокое обучение с помощью Python, 2017.

Dropout хорошо работает на практике, возможно, заменяя необходимость регуляризации веса (например,г. снижение веса) и регуляризация активности (например, разреженность представления).

… отсев более эффективен, чем другие стандартные недорогие в вычислительном отношении регуляризаторы, такие как уменьшение веса, ограничения нормы фильтра и регуляризация разреженной активности. Прекращение учебы также можно комбинировать с другими формами регуляризации для дальнейшего улучшения.

— стр. 265, Глубокое обучение, 2016 г.

Примеры использования Dropout

В этом разделе приведены некоторые примеры использования исключения из исследования в недавних исследовательских работах, чтобы предложить, как и где его можно использовать.

Джеффри Хинтон и др. в своей статье 2012 года, которая впервые представила отсев под названием «Улучшение нейронных сетей путем предотвращения совместной адаптации детекторов функций», применила метод с рядом различных нейронных сетей для решения различных типов задач, достигнув улучшенных результатов, включая распознавание рукописных цифр (MNIST), фото классификация (CIFAR-10) и распознавание речи (TIMIT).

… мы используем те же показатели отсева — выпадение 50% для всех скрытых юнитов и 20% отсева для видимых юнитов

Нитиш Шривастава и др.в своей журнальной статье 2014 года под названием «Исключение: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей» использовалось исключение для широкого спектра задач компьютерного зрения, распознавания речи и классификации текста, и было обнаружено, что это постоянно улучшает производительность по каждой проблеме.

Мы обучили нейронные сети отсева для задач классификации на наборах данных в различных областях. Мы обнаружили, что отсев улучшил производительность обобщения для всех наборов данных по сравнению с нейронными сетями, в которых отсев не использовался.

В задачах компьютерного зрения различные уровни отсева использовались на всех уровнях сети в сочетании с ограничением максимальной нормы веса.

Выпадение было применено ко всем слоям сети с вероятностью сохранения единицы, равной p = (0,9, 0,75, 0,75, 0,5, 0,5, 0,5) для различных слоев сети (переход от входных к сверточным слоям и к полностью связанные слои). Кроме того, для всех весов использовалось ограничение max-norm с c = 4.[…]

Для задачи классификации текста использовалась более простая конфигурация.

Мы использовали вероятность удержания p = 0,8 во входных слоях и 0,5 в скрытых слоях. Ограничение максимальной нормы с c = 4 использовалось во всех слоях.

Алекс Крижевский и др. в своей знаменитой статье 2012 года под названием «Классификация ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями» достигли (на тот момент) самых современных результатов для классификации фотографий в наборе данных ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями и регуляризацией исключения.

Мы используем выпадение в первых двух полносвязных слоях [модели]. Без отсева наша сеть демонстрирует существенное переоснащение. Dropout примерно вдвое увеличивает количество итераций, необходимых для сходимости.

Джордж Даль и др. в своей статье 2013 года под названием «Улучшение глубоких нейронных сетей для LVCSR с использованием выпрямленных линейных единиц и отсева» использовали глубокую нейронную сеть с выпрямленными линейными функциями активации и отсева для достижения (на тот момент) современных результатов на стандартной речи. задача распознавания.Они использовали байесовскую процедуру оптимизации для настройки выбора функции активации и количества выпадений.

… процедура байесовской оптимизации выяснила, что отсев не помогает для сигмовидных сетей тех размеров, которые мы обучили. В целом, ReLU и отсев, похоже, довольно хорошо работают вместе.

Советы по использованию регуляризации исключения

В этом разделе приведены несколько советов по использованию регуляризации отсева в нейронной сети.

Использование со всеми типами сетей

Регуляризация отсева — это общий подход.

Его можно использовать с большинством, возможно, со всеми типами моделей нейронных сетей, не в последнюю очередь с наиболее распространенными типами сетей: многослойными персептронами, сверточными нейронными сетями и рекуррентными нейронными сетями с кратковременной памятью.

В случае LSTM может быть желательно использовать разные скорости отключения для входных и повторяющихся подключений.

Показатель отсева

Интерпретация гиперпараметра отсева по умолчанию — это вероятность обучения данного узла в слое, где 1.0 означает отсутствие выпадения, а 0,0 означает отсутствие выходных данных из слоя.

Хорошее значение для исключения скрытого слоя составляет от 0,5 до 0,8. Входные слои используют больший коэффициент отсева, например 0,8.

Используйте большую сеть

Для более крупных сетей (больше слоев или больше узлов) характерно более легкое переоснащение обучающих данных.

При использовании регуляризации отсева можно использовать более крупные сети с меньшим риском переобучения. Фактически, может потребоваться большая сеть (больше узлов на уровень), поскольку отключение вероятностно снизит пропускную способность сети.

Хорошее практическое правило состоит в том, чтобы разделить количество узлов в слое перед отключением на предложенную частоту отключения и использовать это как количество узлов в новой сети, в которой используется отключение. Например, сеть со 100 узлами и предлагаемым коэффициентом отсева 0,5 потребует 200 узлов (100 / 0,5) при использовании отсева.

Если n — количество скрытых единиц в любом слое, а p — вероятность сохранения единицы […], в хорошей сети с отсечением должно быть не менее n / p единиц

— Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, 2014.

Параметры поиска по сетке

Вместо того, чтобы угадывать подходящий коэффициент отсева для вашей сети, систематически тестируйте разные частоты.

Например, тестовые значения от 1,0 до 0,1 с шагом 0,1.

Это поможет вам определить, что лучше всего работает для вашей конкретной модели и набора данных, а также насколько чувствительна модель к коэффициенту отсева. Более чувствительная модель может быть нестабильной, и ей следует увеличить размер.

Используйте ограничение веса

Веса сети увеличатся в размере в ответ на вероятностное удаление активаций уровня.

Большой вес может быть признаком нестабильной сети.

Чтобы противодействовать этому эффекту, может быть наложено ограничение по весу, чтобы норма (величина) всех весов в слое была ниже заданного значения. Например, ограничение максимальной нормы рекомендуется со значением 3-4.

[…] мы можем использовать регуляризацию максимальной нормы. Это ограничивает норму вектора входящих весов в каждой скрытой единице, чтобы она была ограничена константой c. Типичные значения c находятся в диапазоне от 3 до 4.

— Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, 2014.

Это вводит дополнительный гиперпараметр, который может потребовать настройки для модели.

Использование с меньшими наборами данных

Как и другие методы регуляризации, отсев более эффективен для тех проблем, где имеется ограниченный объем обучающих данных, и модель, вероятно, переоценивает обучающие данные.

Для задач с большим объемом обучающих данных может быть меньше пользы от использования отсева.

Для очень больших наборов данных регуляризация дает небольшое уменьшение ошибки обобщения. В этих случаях вычислительные затраты на использование моделей отсева и более крупных моделей могут перевесить выгоду от регуляризации.

— стр. 265, Глубокое обучение, 2016 г.

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Книги

Документы

Посты

Статьи

Сводка

В этом посте вы обнаружили использование регуляризации отсева для уменьшения переобучения и улучшения обобщения глубоких нейронных сетей.

В частности, вы выучили:

• Большие веса в нейронной сети — признак более сложной сети, которая превышает обучающие данные.
• Вероятностное отключение узлов в сети — простой и эффективный метод регуляризации.
• При использовании отсева предлагается большая сеть с дополнительным обучением и использованием ограничения веса.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте лучшие модели глубокого обучения сегодня!

Тренируйтесь быстрее, меньше перетяжек и ансамбли

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как в моей новой электронной книге:
Better Deep Learning

Он предоставляет учебных пособий для самообучения по таким темам, как:
снижение веса , нормализация партии , выпадение , наложение моделей и многое другое …

Сделайте свои проекты более глубокими!

Пропустить академики.Только результаты.

Посмотрите, что внутри

Понимание отсева с упрощенной математикой | Читта Ранджан

Имея это в виду, давайте погрузимся в математику отсева. Вы можете сразу перейти к Dropout, эквивалентному упорядоченному разделу сети для выводов .

Рассмотрим однослойный линейный блок в сети, как показано на рисунке 4 ниже. Подробнее см. [2].

Рисунок 4. Однослойный линейный блок вне сети.

Это называется линейным из-за линейной активации, f (x) = x.Как мы видим на рисунке 4, выход уровня представляет собой линейно взвешенную сумму входных данных. Мы рассматриваем этот упрощенный случай для математического объяснения. Результаты (эмпирически) верны для обычных нелинейных сетей.

Для оценки модели мы минимизируем функцию потерь. Для этого линейного слоя мы рассмотрим обычные потери по методу наименьших квадратов,

Eq. 1 показаны потери для обычной сети и уравнения. 2 для выпадающей сети. В уравнении. 2 коэффициент отсева равен, где ~ Бернулли ( p ).Это означает, что 𝛿 равно 1 с вероятностью p и 0 в противном случае.

Обратное распространение для обучения сети использует подход градиентного спуска. Поэтому мы сначала посмотрим на градиент сети отсева в уравнении. 2, а затем перейти к обычной сети в формуле. 1.

Теперь мы попытаемся найти связь между этим градиентом и градиентом регулярной сети. Для этого предположим, что мы сделали w ’= p * w в уравнении. 1. Следовательно,

Взяв производную уравнения.4, находим,

Теперь у нас есть интересная часть. Если мы найдем математическое ожидание градиента сети Dropout, мы получим,

. Если мы посмотрим на уравнение. 6, математическое ожидание градиента с выпадением равно градиенту регуляризованной регулярной сети Eɴ, если w ’= p * w.

Это означает, что минимизация потерь при выпадении (в уравнении 2) эквивалентна минимизации регуляризованной сети , показанной в уравнении. 7 ниже.

То есть, если вы дифференцируете регуляризованную сеть в уравнении.7, вы получите (ожидаемый) градиент сети Dropout, как в уравнении. 6.

Это глубокие отношения. Отсюда мы можем ответить:

Почему коэффициент отсева, p = 0,5, дает максимальную регуляризацию?

Это потому, что параметр регуляризации p (1- p ) в уравнении. 7, максимально при p = 0,5.

Какие значения p следует выбирать для разных слоев?

В Керасе аргумент коэффициента отсева равен (1- p ).Для промежуточных уровней выбор (1- p ) = 0,5 для больших сетей является идеальным вариантом. Для входного слоя (1- p ) следует оставить около 0,2 или ниже. Это связано с тем, что удаление входных данных может отрицательно сказаться на обучении. A (1- p )> 0,5 не рекомендуется, так как он отбрасывает больше соединений без повышения регуляризации.

Почему мы масштабируем веса w на p во время теста или вывода?

Потому что ожидаемое значение сети Dropout эквивалентно обычной сети с ее весами, масштабируемыми с частотой Dropout p .Масштабирование делает выводы из сети Dropout сравнимой с полной сетью. Существуют также вычислительные преимущества, которые объясняются с точки зрения ансамблевого моделирования в [1].

Прежде чем мы продолжим, я хочу коснуться Gaussian-Dropout.

Как мы видели ранее, в Dropout мы отбрасываем соединение с вероятностью (1- p ). Выражаясь математически, в уравнении. 2 мы имеем веса связи, умноженные на случайную величину, где 𝛿 ~ Бернулли ( p ).

Эту процедуру отсева можно рассматривать как установку шлюза Бернулли на каждое соединение.

Рис. 5. Выпадение соединения, рассматриваемое как шлюз Бернулли.

Мы можем заменить ворота Бернулли другими воротами. Например, гауссовские ворота. И это дает нам отсев по Гауссу.

Рис. 6. Выпадение, обобщенное на вентиль Гаусса (вместо Бернулли).

Было обнаружено, что Gaussian-Dropout работает так же хорошо, как и обычный Dropout, а иногда и лучше.

При отключении по Гауссу ожидаемое значение активации остается неизменным (см.8). Следовательно, в отличие от обычного Dropout, во время вывода не требуется масштабирования веса.

Это свойство дает Gaussian-Dropout также вычислительное преимущество. Мы рассмотрим производительность Gaussian-Dropout в следующем посте. А пока одно предостережение.

Хотя идея Dropout Gate может быть обобщена на другие дистрибутивы, кроме Bernoulli, рекомендуется понимать, как новый дистрибутив повлияет на ожидание активаций. И исходя из этого следует сделать соответствующее масштабирование активаций.

В этом посте мы рассмотрели математику, лежащую в основе Dropout. Мы работали с математикой в ​​некоторых упрощенных условиях. Однако результаты распространяются на общие случаи глубокого обучения. Таким образом, мы поняли, что

• Взаимосвязь между отсевом и регуляризацией,
• Коэффициент отсева 0,5 приведет к максимальной регуляризации, а
• Обобщение отсева до GaussianDropout.

1. Шривастава Н., Хинтон Г., Крижевский А., Суцкевер И., Салахутдинов Р. (2014). Dropout: простой способ предотвратить переобучение нейронных сетей. Журнал исследований в области машинного обучения , 15 (1), 1929–1958.
2. Балди П. и Садовски П. Дж. (2013). Понимание отсева. В Достижения в системах обработки нейронной информации (стр. 2814–2822).

Что такое отсев? Что такое выпадение в нейронных сетях

Что такое выпадение в глубоких нейронных сетях?

Выпадение означает данные или шум, которые намеренно отбрасываются из нейронной сети для улучшения обработки и ускорения получения результатов.

Нейронная сеть — это программа, которая пытается имитировать действия человеческого мозга. Человеческий мозг содержит миллиарды нейронов, которые посылают друг другу электрические и химические сигналы, чтобы координировать мысли и жизненные функции. Нейронная сеть использует программный эквивалент этих нейронов, называемый единиц . Каждый блок получает сигналы от других блоков, а затем вычисляет результат, который он передает другим нейронам / блокам или узлам в сети.

Зачем нам бросать учебу?

Задача программных нейронных сетей состоит в том, что они должны найти способы уменьшить шум миллиардов нейронных узлов, обменивающихся данными друг с другом, чтобы возможности обработки сетей не были превышены.Для этого сеть устраняет все коммуникации, которые передаются ее нейронными узлами, не имеющими прямого отношения к проблеме или обучению, над которыми она работает. Срок устранения этого нейронного узла — , выпадение .

Выпадающие слои

Подобно нейронам человеческого мозга, единицы нейронной сети случайным образом обрабатывают бесчисленные входные данные, а затем в любой момент времени запускают бесчисленные выходные сигналы. Процесс и выходы каждого блока могут быть промежуточными выходными сигналами, которые передаются другому блоку для дальнейшей обработки задолго до конечного вывода или результатов вывода.Некоторая часть этой обработки заканчивается шумом, который является промежуточным результатом обработки, но не является окончательным.

Когда специалисты по обработке данных применяют метод исключения к нейронной сети, они учитывают природу этой случайной обработки. Они принимают решение о том, какой шум данных исключить, а затем применяют исключение к различным уровням нейронной сети следующим образом:

• Входной слой. Это самый верхний уровень искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения, на котором загружаются исходные необработанные данные.Отсев можно применить к этому слою видимых данных, в зависимости от того, какие данные считаются не имеющими отношения к решаемой бизнес-проблеме.
• Промежуточные или скрытые слои. Это уровни обработки после приема данных. Эти слои скрыты, потому что мы не можем точно увидеть, что они делают. Слои, которых может быть один или несколько, обрабатывают данные, а затем передают промежуточные, но не окончательные, результаты, которые они отправляют другим нейронам для дополнительной обработки. Поскольку большая часть этой промежуточной обработки будет превращаться в шум, специалисты по обработке данных используют выпадение, чтобы исключить некоторые из них.
• Выходной слой. Это последний видимый результат обработки всех нейронных блоков. Выпадение на этом слое не используется.

На этих изображениях показаны разные уровни нейронной сети до и после применения исключения.

Примеры и использование функции отсева

Организация, которая отслеживает передачу звука из космоса, ищет повторяющиеся, структурированные сигналы, потому что они могут быть возможными признаками жизни. Необработанные сигналы поступают в нейронную сеть для проведения анализа.Специалисты по обработке данных заранее излучают все входящие звуковые сигналы, которые не повторяются или не имеют шаблонов. Они также исключают процент промежуточных элементов скрытого слоя, чтобы сократить время обработки и получить результаты.

Вот еще один реальный пример, показывающий, как работает отсев: биохимическая компания хочет разработать новую молекулярную структуру, которая позволит ей производить революционную форму пластика. Компании уже известны отдельные элементы, из которых состоит молекула. Чего он не знает, так это правильной формулировки этих элементов.

Чтобы сэкономить время и обработку, компания разрабатывает нейронную сеть, которая может оценивать результаты всемирных исследований, но будет принимать и обрабатывать только те исследования, которые непосредственно относятся к молекуле и ее идентифицированным элементам. Любая другая информация автоматически исключается как не имеющая отношения к делу и удаляется. За счет предварительного исключения нерелевантных данных модель искусственного интеллекта этой биохимической компании позволяет избежать явления, известного как переобучение. Переобучение происходит, когда модель ИИ пытается предсказать тенденцию на основе слишком шумных данных, потому что посторонние данные не были отброшены в начале процесса.

Следующий шаг: узнайте о различных типах машинного обучения и о том, как они влияют на современный бизнес.

нейронных сетей — как простыми словами объяснить регуляризацию отсева?

Резюме выпавшей статьи кажется вполне пригодным.

Нитиш Шривастава, Джеффри Хинтон, Алекс Крижевский, Илья Суцкевер, Руслан Салахутдинов, «Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей», Journal of Machine Learning Research , 2014.

Глубокие нейронные сети с большим количеством параметров — очень мощные системы машинного обучения. Однако переоснащение в таких сетях — серьезная проблема. Большие сети также медленны в использовании, что затрудняет борьбу с переоснащением путем комбинирования прогнозов множества различных больших нейронных сетей во время тестирования. Отсев — это метод решения этой проблемы. Ключевая идея — случайным образом отбрасывать единицы (вместе с их связями) из нейронной сети во время обучения.Это предотвращает чрезмерную совместную адаптацию юнитов. Во время обучения отбрасываются образцы из экспоненциального числа различных «прореженных» сетей. Во время тестирования легко аппроксимировать эффект усреднения прогнозов всех этих прореженных сетей, просто используя одну неразрешенную сеть с меньшими весами. Это значительно снижает переоснащение и дает значительные улучшения по сравнению с другими методами регуляризации. Мы показываем, что отсев улучшает производительность нейронных сетей в контролируемых обучающих задачах по зрению, распознаванию речи, классификации документов и вычислительной биологии, получая самые современные результаты на многих наборах контрольных данных.

Если вы прочитаете статью, вы найдете описание того, что означает совместная адаптация в контексте исключения из школы.

В стандартной нейронной сети производная, полученная каждым параметром, сообщает ей, как она должна измениться, чтобы окончательная функция потерь была уменьшена с учетом того, что делают все другие устройства. Следовательно, единицы могут изменяться таким образом, чтобы исправлять ошибки других единиц. Это может привести к сложной коадаптации. Это, в свою очередь, приводит к переобучению, поскольку эти совместные адаптации не распространяются на невидимые данные.Мы предполагаем, что для каждой скрытой единицы отсев предотвращает совместную адаптацию, делая присутствие других скрытых единиц ненадежным. Следовательно, скрытый отряд не может полагаться на другие конкретные отряды для исправления своих ошибок. Он должен хорошо работать в самых разных контекстах, предоставляемых другими скрытыми модулями. Чтобы непосредственно наблюдать этот эффект, мы рассмотрим особенности первого уровня, изученные нейронными сетями, обученными визуальным задачам с отсевом и без него.

Где я должен размещать дропаут-слои в нейронной сети?

Некоторые люди интерпретируют нейронную сеть с включенным отключением как приближение байесовской нейронной сети.И мы можем увидеть эту проблему с байесовской точки зрения или рассматривать такие сети как стохастические искусственные нейронные сети.

Искусственная нейронная сеть

Искусственная нейронная сеть сопоставляет некоторые входные данные / характеристики с выходными / предсказаниями, что можно упростить следующим образом:
$ l_0 = x, $
$ l_i = nl_i (W_il_ {i-1} + b_i) \ hspace { 1cm} \ forall i \ in [1, n], $
$ y = l_n. $
, где $ nl_i $ представляет нелинейную функцию активации в i-м слое.

Стохастические искусственные нейронные сети

Существует два метода преобразования традиционной нейронной сети в стохастическую искусственную нейронную сеть, моделирующую несколько возможных моделей $ \ theta $ с их соответствующим распределением вероятности $ p (\ theta) $: 1) дать стохастическую активацию сети (изображенную ниже на слева), 2) или стохастические веса / коэффициенты (справа).

Модель Dropout

В этой замечательной статье: Что моя глубинная модель не знает … Ярин Гэл рассматривает ее как стохастическую сеть:

Обратите внимание, что механизм выпадения, применяемый к $ W_1 $, работает на слое X, а механизм выпадения, применяемый к $ W_2 $, работает на слое $ \ sigma $.

И процесс (с n слоями) можно сформулировать так:
$ l_0 = x, $
$ z_ {i, j} \ sim \ text {Bernouilli} (p_i) \ hspace {1cm} \ forall i \ in [1, n], $
$ l_i = nl_i ((l_ {i-1} \ cdot \ text {diag} (z_i)) W_i + b_i) \ hspace {1cm} \ forall i \ in [1, n] , $
$ y = l_n.$

, где $ l_ {i-1} \ cdot \ text {diag} (z_i) $ означает, что мы случайным образом обнуляем некоторые элементы ввода ( предшествующий слой ) с вероятностью $ 1-p_i $.

TL; DR

Затем обычно мы применяем выпадение перед активацией, чтобы исключить входные элементы в предыдущем слое.

Артикул:

1. Практические байесовские нейронные сети — учебное пособие для пользователей глубокого обучения
2. Чего не знает моя глубинная модель …

нейронных сетей — В чем разница между dropout и drop connect?

DropOut и DropConnect — оба метода, предназначенные для предотвращения «коадаптации» модулей в нейронной сети.Другими словами, мы хотим, чтобы юниты независимо извлекали функции из своих входных данных, а не полагались в этом на другие нейроны.

Предположим, у нас есть многоуровневая сеть прямого распространения, подобная этой (топология на самом деле не имеет значения). Нас беспокоит совместная адаптация желтых скрытых юнитов на среднем уровне.

Выпадение

Чтобы применить DropOut, мы случайным образом выбираем подмножество единиц и ограничиваем их выход равным нулю, независимо от входа; это эффективно удаляет эти единицы из модели.Каждый раз, когда мы представляем обучающий пример, случайным образом выбирается другое подмножество единиц.

Ниже приведены две возможные конфигурации сети. В первой презентации (слева) 1-й и 3-й блоки отключены, но 2-й и 3-й блоки были случайным образом выбраны при последующей презентации. Во время тестирования мы используем всю сеть, но масштабируем веса, чтобы компенсировать тот факт, что все они теперь могут стать активными (например, если вы отбрасываете половину узлов, веса также должны быть уменьшены вдвое).

DropConnect

DropConnect работает аналогично, за исключением того, что мы отключаем отдельные веса (то есть устанавливаем их на ноль) вместо узлов, поэтому узел может оставаться частично активным. Схематично это выглядит так:

Сравнение

Оба эти метода работают, потому что они эффективно позволяют обучать несколько моделей одновременно, а затем усреднять их для тестирования. Например, желтый слой имеет четыре узла и, следовательно, 16 возможных состояний DropOut (все включены, # 1 отключены, # 1 и # 2 отключены и т. Д.).

DropConnect является обобщением DropOut, потому что он производит еще больше возможных моделей, так как соединений почти всегда больше, чем единиц. Однако вы можете получить аналогичные результаты в индивидуальном испытании. Например, сеть DropConnect справа фактически отключила Блок №2, поскольку все входящие соединения были удалены.

Дополнительная литература

Оригинальные статьи довольно доступны и содержат больше деталей и эмпирических результатов.

Что такое отсев? Уменьшение переобучения в ваших нейронных сетях — MachineCurve

Последнее обновление 17 декабря 2019 г.

При обучении нейронных сетей ваша цель — создать модель, которая действительно хорошо работает.

В этом есть смысл, поскольку нет смысла использовать модель, которая не работает.

Однако существует относительно узкий баланс, который вам придется соблюдать, пытаясь найти модель с отличными характеристиками .

Это баланс между , недостаточным , и , превышающим .

Во избежание недостаточной подгонки (прогнозируемой производительности хуже, чем это возможно) вы можете продолжать обучение до тех пор, пока не столкнетесь с другой проблемой — переобучением, или слишком чувствительным к вашим тренировочным данным. Оба ухудшают производительность модели.

Иногда диапазон, в котором ваша модель не является ни недостаточной, ни избыточной, действительно невелик. К счастью, его можно расширить, применив так называемый регуляризатор — метод, который регулирует поведение вашей модели во время обучения, чтобы отложить переобучение на некоторое время.

Отсев — это такой метод регуляризации. В этом сообщении блога мы рассмотрим это, взглянув на несколько вещей. Во-первых, мы более подробно рассмотрим разницу между недостаточной и избыточной настройкой, чтобы получить более глубокое понимание этих двух. Во-вторых, мы вводим Dropout на основе академических работ и рассказываем, как это работает. В-третьих, мы посмотрим, действительно ли это работает, описав различные эксперименты, проведенные с этой техникой. Наконец, мы сравним традиционный Dropout с Gaussian Dropout — и то, как он меняет обучение вашей модели.

Готовы? Пойдем! 😎

Насколько хорошо работает ваша модель? Недооборудование и переоборудование

Давайте сначала посмотрим, что такое переоборудование и недооборудование.

При запуске процесса обучения веса ваших нейронов, вероятно, инициализируются случайным образом или с какой-либо другой стратегией инициализации. Это означает, что частота ошибок или величина потерь будет очень высокой в ​​течение первых нескольких эпох. Взгляните на эту диаграмму, где потери уменьшаются очень быстро в течение первых нескольких эпох:

Когда и потери обучения, и валидация уменьшаются, модель называется недостаточно подходящей: ее все еще можно обучить, чтобы делать более точные прогнозы. , я.е. чтобы получить прогнозную силу .

После этого необходимо продолжить обучение.

Однако так не может продолжаться вечно. Оптимизация модели включает создание прогнозов проверки с вашими данными проверки, что приводит к значениям потерь и градиентам для оптимизации, которая затем выполняется. К сожалению, это означает, что некоторые идеосинкразии данных просочились в веса модели . То есть, поскольку данные представляют собой выборку, а не полную генеральную совокупность, они всегда немного отличаются от полной генеральной совокупности, которую они представляют.Когда вы оптимизируете модель для сотен эпох с этими данными, вы всегда будете получать смещение относительно этой истинной совокупности.

Если вы продолжите обучение, ваша модель будет все больше и больше адаптироваться к этим идеосинкразиям, делая ее менее подходящей для данных, которые она никогда раньше не видела, то есть других выборок из совокупности. Затем говорят, что модель переоборудована: слишком хорошо адаптирована к данным обучения и проверки.

Сделаем паузу на секунду! 👩‍💻

Блоги в MachineCurve обучают машинному обучению разработчиков.Подпишитесь на бесплатное обновление машинного обучения для MachineCurve сегодня! Вы узнаете новых вещей и лучше поймете концепции , которые вы уже знаете.

Мы отправляем электронные письма как минимум каждую пятницу. Добро пожаловать!

Регистрируясь, вы соглашаетесь с тем, что любая полученная вами информация может включать услуги и специальные предложения по электронной почте.

Переобучение может быть обнаружено на графиках, подобных приведенному выше, путем проверки потерь при проверке: когда они снова увеличиваются, в то время как потери на обучение остаются постоянными или уменьшаются, вы знаете, что ваша модель переоснащается.Как видите, сеть с питанием от ELU на графике выше начала очень немного переоснащаться.

Следует избегать как недостаточного, так и переобучения, поскольку ваша модель будет работать хуже, чем теоретически. К счастью, можно использовать определенные методы, называемые регуляризаторами, для уменьшения воздействия переобучения. Dropout — один из них, и мы расскажем о нем в этом блоге. Давайте начнем с анализа того, что такое Dropout, что он делает и как работает.

Что такое Dropout и как оно работает?

В своей статье «Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей» Шривастава и др.(2014) описывают метод Dropout , который представляет собой метод стохастической регуляризации и должен уменьшить переобучение за счет (теоретически) комбинирования множества различных архитектур нейронных сетей.

С Dropout процесс обучения по существу исключает нейроны в нейронной сети. Они временно удаляются из сети, что можно визуализировать следующим образом:

Обратите внимание, что соединения или синапсы также удаляются, и, следовательно, данные больше не проходят через эти нейроны.

… но очень кратко! Этот процесс повторяется каждую эпоху (или даже каждую мини-серию! — Шривастава и др., 2014), и, следовательно, выборка прореженных сетей происходит очень часто. Это должно привести к значительному снижению частоты ошибок обобщения (т.е. переобучения), поскольку «присутствие нейронов становится ненадежным» (Srivastava et al., 2014).

Это удаление нейронов и синапсов во время обучения выполняется случайным образом с параметром \ (p \), который можно настраивать (или, с учетом эмпирических тестов, лучше всего установить на 0.5 для скрытых слоев и близко к 1,0 для входного слоя). Фактически это означает, что, по мнению авторов, «прореженная» сеть выбирается из глобальной архитектуры и используется для обучения.

Во время тестирования «невозможно явно усреднить прогнозы из экспоненциально большого числа прореженных моделей» (Srivastava et al., 2014). Это правда: когда нужно усреднить сотни тысяч эпох / мини-пакетов, это станет вычислительной нагрузкой, особенно когда сети становятся действительно большими.

К счастью, есть решение — простое, но дает тот же результат. Используя одну нейронную сеть, где выходные веса уменьшаются в соответствии с \ (p \), с которым единица измерения была сохранена во время обучения. Это означает, что ожидаемый результат во время обучения такой же, как и истинный результат во время тестирования, решая вычислительную проблему и делая Dropout применимым на практике.

Переменные Бернулли

Давайте теперь посмотрим, как Dropout работает математически.Не волнуйтесь, мы не хороним вас математикой, но вместо этого мы попытаемся принять интуитивно понятную точку зрения.

Очень упрощенно, так нейрон получает свои входные данные: например, три вышестоящих нейрона в трех нейронном плотном слое отправляют свои выходные данные следующему слою, где они принимаются в качестве входных. Обратите внимание, что для простоты мы опускаем здесь значения смещения.

Нормальный нейрон (предполагается, что он не имеет смещения)

Отсюда очень просто перейти к нейрону с выпадением, который выглядит следующим образом:

Нейрон с выпадением (предполагается, что он не имеет смещения)

Математически это включает так называемые случайные величины Бернулли. :

В теории вероятностей и статистике распределение Бернулли, названное в честь швейцарского математика Якоба Бернулли, представляет собой дискретное распределение вероятностей случайной величины, которая принимает значение 1 с вероятностью \ (p \).

Википедия по распределению Бернулли

Чтобы создать Dropout, Srivastava et al. (2014) прикрепили переменные Бернулли к нейронам сети (путем умножения их на нейронные выходы), «каждая из которых [имеет] вероятность \ (p \) равняться единице». Значение \ (p \) здесь выбирается инженером по машинному обучению, обычно на основе некоторого набора проверки, или наивно установлено на 0,5.

Не пропустите новые статьи о машинном обучении ✅

В блогах MachineCurve обучают машинному обучению для разработчиков.Подпишитесь на бесплатное обновление машинного обучения для MachineCurve сегодня! Вы узнаете новых вещей и лучше поймете концепции , которые вы уже знаете.

Мы отправляем электронные письма как минимум каждую пятницу. Добро пожаловать!

Регистрируясь, вы соглашаетесь с тем, что любая полученная вами информация может включать услуги и специальные предложения по электронной почте.

Внутри сети переменная Бернулли и ее значение, равное 1 или 0, определяет, будет ли нейрон «отключен» во время этой эпохи или мини-пакетной прямой связью.Это, по сути, приводит к «истонченной сети», которую Srivastava et al. (2014) говорят о.

Почему Dropout может снизить переобучение?

Теперь вы можете задаться вопросом: почему переменные Бернулли, прикрепленные к обычным нейронным сетям, делая сеть тоньше, уменьшают переобучение?

Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужно взглянуть на то, как обучаются нейронные сети.

Обычно для этой цели используется обратное распространение и градиентный спуск или аналогичный оптимизатор.Учитывая значение потерь, вычисляются так называемые «градиенты», которые затем оптимизатор обрабатывает в весах сети. Используя эти градиенты (относительно частоты ошибок) для изменения весов, сеть, вероятно, будет работать немного лучше во время следующей итерации процесса обучения.

Вычисление градиента выполняется относительно ошибки , но также относительно того, что делают все другие устройства (Srivastava et al., 2014). Это означает, что определенные нейроны, изменяя свой вес, могут исправлять ошибки других нейронов.Эти, Srivastava et al. (2014), приводят к сложной коадаптации, которая может не распространяться на невидимые данные, что приводит к переобучению.

Отсев, таким образом, предотвращает эту коадаптацию за счет — как мы писали ранее — , делая присутствие других скрытых [нейронов] ненадежным . Нейроны просто не могут полагаться на другие единицы для исправления своих ошибок, что уменьшает количество коадаптаций, которые не обобщаются на невидимые данные, и, таким образом, по-видимому, также снижает переобучение.

Обучающие нейронные сети с Dropout

Обучающие нейронные сети, к которым был подключен Dropout, в значительной степени эквивалентны обучению нейронных сетей без Dropout.Можно использовать стохастический градиентный спуск или аналогичные оптимизаторы. Единственная разница, как сообщает Srivastava et al. (2014), можно найти при использовании минипакетного подхода: выборка прореженных сетей производится не на эпоху, а на минипакет.

Кроме того, можно использовать методы, которые улучшают классический SGD — например, импульс — и демонстрируют те же улучшения, что и в обычных нейронных сетях (Srivastava et al., 2014).

Что авторы также нашли полезным во время обучения, так это применение регуляризации max-norm , что означает ограничение нормы входящего веса некоторым максимальным значением \ (c \).Это значение должно быть установлено инженером заранее и определено с помощью набора для проверки (Srivastava et al., 2014).

Комбинация Dropout с регуляризацией max-norm улучшает производительность по сравнению с использованием только Dropout, но авторы сообщили о еще лучших результатах, когда Dropout и регуляризация max-norm сочетаются с двумя другими вещами:

• Большая, снижающаяся скорость обучения.
• Высокая динамика.

Согласно Srivastava et al. (2014), это может быть оправдано следующими аргументами:

1. Ограничение весовых векторов позволяет использовать большие скорости обучения без увеличения весов.
2. Шум выпадения плюс высокая скорость обучения помогают оптимизаторам «исследовать различные области весового пространства, которые в противном случае было бы трудно достичь».
3. Снижение скорости обучения затем снижает резкость исследовательского процесса, в конечном итоге «снижаясь до минимума».
4. Высокий импульс позволяет сети преодолевать локальные минимумы, увеличивая вероятность обнаружения глобального минимума.

Действительно ли отсев

работает? Результаты экспериментов

При любом улучшении машинного обучения приятно иметь теоретическое улучшение, но также важно проверить, действительно ли оно работает.Srivastava et al. (2014) провели несколько тестов, чтобы выяснить, работает ли Dropout. Во-первых, они использовали различные стандартные наборы данных (например, набор данных MNIST), чтобы проверить, улучшает ли Dropout производительность модели при решении широкого круга задач классификации.

Во-вторых, они проверили, как это работает с множеством других регуляризаторов (что позволило понять, что регуляризация максимальной нормы вместе с Dropout работает лучше всего, но давайте более подробно рассмотрим эти результаты позже), и в-третьих, Шривастава и др. .(2014) исследовали, какие показатели отсева (т.е. какой параметр \ (p \)) работают лучше всего и как размер данных влияет на производительность отсева. Давайте взглянем!

Образцы из набора данных MNIST

Выпадение и отсутствие выпадения в стандартных наборах данных

Авторы протестировали выпадение и отсутствие выпадения на этих стандартных наборах данных (Srivastava et al., 2014):

• Набор данных MNIST , который содержит тысячи рукописных цифры;
• Набор данных теста речи TIMIT для чистого распознавания речи.
• Наборы данных CIFAR-10 и CIFAR-100 , содержащие крошечные естественные изображения в 10 и 100 классах.
• Набор данных Street View House Numbers (SVHN) с изображениями номеров домов, собранными с помощью Google Street View.
• Набор данных ImageNet , содержащий множество естественных изображений.
• Набор данных новостных статей Reuters RCV1 . Это текстовый набор данных, а не набор данных изображения.

Примеры из набора данных CIFAR10

Для всех наборов данных Dropout улучшил возможности обобщения модели.В MNIST можно было сообщать о кардинально разных ошибках тестирования со значительными улучшениями для всех протестированных архитектур.

Присоединяйтесь к сотням других учащихся! 😎

Блоги в MachineCurve обучают машинному обучению разработчиков. Подпишитесь на бесплатное обновление машинного обучения для MachineCurve сегодня! Вы узнаете новых вещей и лучше поймете концепции , которые вы уже знаете.

Мы отправляем электронные письма как минимум каждую пятницу. Добро пожаловать!

Регистрируясь, вы соглашаетесь с тем, что любая полученная вами информация может включать услуги и специальные предложения по электронной почте.

Dropout также превосходит обычные нейронные сети в ConvNets, обученных на наборах данных CIFAR-100, CIFAR-100 и ImageNet.

Для набора данных SVHN можно сделать еще одно интересное наблюдение: когда к сверточному слою применяется Dropout, производительность также увеличивается. По мнению авторов, это интересно, потому что раньше предполагалось, что эти слои не чувствительны к переобучению, поскольку у них не так много параметров (Srivastava et al., 2014). Утверждается, что добавление Dropout к слоям Conv обеспечивает зашумленные входные данные для слоев Dense, которые следуют за ними, что предотвращает дальнейшее переоснащение и .

Наконец, Dropout работает с наборами данных тестов речи TIMIT и набором данных Reuters RCV1, но здесь улучшение было намного меньше по сравнению с наборами данных зрения и речи.

Отсев против отсутствия отсева с другими регуляризаторами

Теперь, когда авторы знали, что отсев хорошо масштабируется для решения множества задач машинного обучения, они исследовали его более подробно: как он работает по сравнению с другими регуляризаторами?

Несколько методов регуляризатора были протестированы на предмет предотвращения переобучения:

• Падение веса L2;
• Лассо;
• КЛ разреженность;
• Регуляризация максимальных норм.

Srivastava et al. (2014) обнаружили, что в сочетании с регуляризацией максимальной нормы Dropout дает еще более низкие ошибки обобщения. Фактически, это обеспечило наименьшую из зарегистрированных ошибок, за ней, на некотором расстоянии, последовала регуляризация Dropout + L2 и, наконец, другие.

Следовательно, при применении Dropout также может быть хорошей идеей одновременно выполнить регуляризацию максимальной нормы.

Когда лучше всего работает отсев? О коэффициенте отсева и размере набора данных

Еще один вопрос, на который они пытались ответить: соответствует ли показатель отсева (т.е.е., параметр \ (p \)) и / или размер набора данных влияют на производительность Dropout и нейронных сетей, к которым он подключен?

На вопрос нужно ответить да .

Какое наилучшее значение для \ (p \)?

Сначала параметр \ (p \). К настоящему времени мы можем вспомнить, что он настраивается и фактически должен быть настроен инженером по машинному обучению. Тот факт, что он настраивается, приводит к тем же ошибкам, что и фиксированная скорость обучения — не лучшая идея: вы просто не знаете, какой \ (p \) лучше всего подходит для данных.

Следовательно, утверждают авторы, выбор значения для \ (p \) должен выполняться некоторыми начальными тестами с набором проверки.

Они тоже сделали это — чтобы посмотреть, можно ли найти интересные паттерны.

И они действительно нашли такую ​​закономерность: во многих сценариях значение \ (p \ приблизительно 0,5 \) для скрытых слоев, по-видимому, дает лучшую производительность при применении Dropout (Srivastava et al., 2014). Это верно для всех слоев, кроме входного, где \ (p \) должно быть \ (\ приблизительно 1.0 \). Последнее, по-видимому, имеет место, потому что входной слой принимает входные данные, и трудно найти закономерности, когда данные отбрасываются случайным образом.

Как работает Dropout в отношении размера набора данных?

По словам авторов, «хороший регуляризатор позволяет получить хорошую ошибку обобщения от моделей с большим количеством параметров, обученных на небольших наборах данных». То есть он действительно хорошо работает с данными, которых раньше не видел, даже при обучении с небольшими данными.

Чтобы выяснить, хорошо ли упорядочивается Dropout для различных размеров наборов данных, Srivastava et al. (2014) провели тесты с различными размерами набора данных MNIST. Размеры были следующими: «100, 500, 1K, 5K, 10K и 50K выбираются случайным образом из обучающей выборки MNIST» (Srivastava et al., 2014).

Мы помогаем вам с машинным обучением! 🧠

Блоги в MachineCurve обучают машинному обучению разработчиков. Подпишитесь на бесплатное обновление машинного обучения для MachineCurve сегодня! Вы узнаете новых вещей и лучше поймете концепции , которые вы уже знаете.

Мы отправляем электронные письма как минимум каждую пятницу. Добро пожаловать!

Регистрируясь, вы соглашаетесь с тем, что любая полученная вами информация может включать услуги и специальные предложения по электронной почте.

Авторы обнаружили, что существует компромисс между тем, когда отсев необходим, а когда он больше не нужен. Во-первых, чтобы охватить случай, когда набор данных чрезвычайно мал: даже Dropout не улучшает производительность в этом случае просто потому, что размер набора данных слишком мал. То же самое верно и для достаточно больших наборов данных: после этого исключение больше не улучшает модель, а наоборот, ухудшает ее производительность.

Следовательно, существует золотая середина, когда отсев необходим и когда разумно не использовать его (или увеличить размер набора данных). Согласно Srivastava et al. (2014), эвристика для определения этого размера отсутствует; скорее, это должно быть определено с помощью набора для проверки.

Гауссово выпадение: гауссовские переменные вместо переменных Бернулли

Мы напоминаем выше, что выпадение работает с переменными Бернулли, которые принимают 1 с вероятностью \ (p \) и 0, а остальные — \ (1 — p \).

Эту идею можно обобщить для умножения активаций на случайные величины из других распределений (Srivastava et al., 2014). В своей работе Шривастава и др. обнаружили, что гауссово распределение и, следовательно, гауссовские переменные работают так же хорошо — а может быть, даже лучше.

Применение гауссовых переменных может быть выполнено аналогичным образом: прореживание сетей во время обучения и использование взвешенных активаций во время тестирования и производства (как при обычном отключении). Однако авторы предпочитают использовать Gaussian Dropout иначе — i.е., мультипликативно. Вместо прореживания и взвешивания Gaussian Dropout взвешивается во время обучения, когда активированные значения, которые не отбрасываются, умножаются на \ (1 / p \) вместо \ (1 \) (с обычным Bernoulli Dropout). Во время тестирования они не изменяются. Это соответствует предыдущему сценарию.

Gaussian Dropout должен быть настроен некоторым \ (\ sigma \), который в экспериментах Шриваставы и др. Был установлен в \ (\ sqrt {(1-p) / p} \), где \ (p \) является конфигурацией варианта Бернулли (т. е. в наивных случаях \ (p \ приблизительно 0.5 \) для скрытых слоев и \ (\ приблизительно 1.0 \) для входного слоя).

Резюме

В этом сообщении блога мы рассмотрели переоснащение — и как его избежать с помощью Dropout. Посмотрев на то, что это такое, как это работает и , что это работает , мы обнаружили, что это интересный метод для применения в ваших моделях глубокого обучения.

Надеюсь, вы кое-что узнали сегодня — что-то полезное для ваших моделей машинного обучения 😀 Если вы узнали или у вас есть вопросы, не стесняйтесь оставлять комментарии ниже ⬇! Если возможно, я отвечу на ваши вопросы 😊

Спасибо за то, что прочитали MachineCurve сегодня, и желаю удачного проектирования! 😎

Список литературы

Srivastava, N.

No related posts.