Автомат с 50: Автомат abb s201 c50 а однополюсный

Автомат abb s201 c50 а однополюсный

Автомат abb s201 c50 – однополюсный автоматический выключатель с номинальным током 50 ампер, имеющий отключающую способность 6000 Ампер. Эти параметры – бренд, количество полюсов, номинальный ток и отключающая способность – в большей степени и формируют его цену

Купить автомат ABB S201 C50 в интернет-магазине ⇒

Размеры и коды s201 c50a

Ширина автоматического выключателя S201 C50 – 17,5мм.

Высота – 88мм.

Глубина от DIN-рейки до  окончания рычажка – 69мм.

Код заказа 2CDS 251 001 R 0504

Штрих код EAN European Article Number (европейский номер товара) –   55100 7

Модульный
автомат abb s201 c50

В этой статье рассматривается модульный автомат abb s201 c50а. Автомат называется  модульным из-за того, что каждый его полюс представляет собой отдельный стандартный модуль.  По существу, изготовление многополюсных автоматов осуществляется соединением нескольких однополюсных модулей друг с другом. Бесспорно, модульный автомат отличаются от других видов автоматов методом изготовления корпуса и его сборкой. Например, автомат в литом корпусе представляет собой цельный монолитный прибор. Его нельзя разобрать на отдельные полюса. Соответственно, из нескольких однополюсных автоматов нельзя собрать автомат многополюсный.

Характеристики автоматического выключателя
abb s201 c50, их маркировка

При любом количестве полюсов автомат s201 с50 имеет общие характеристики. То есть номинальный ток, коммутационная способность, класс токоограничения. Значения этих характеристик, как правило, промаркированы на автоматическом выключателе.

Номинальный ток автомата abb s201 C50а

Номинальный ток In автомата abb s201 C50а   равен 50 амперам. То есть, автомат может длительное время не отключаясь  пропускать через себя ток силой не более 50 ампер. При средней температуре 30°C. Теоретически такой ток автомат может пропускать бесконечно долго. Однако, стоит учитывать температурные изменения. С одной стороны, при снижении температуры номинальный ток будет увеличиваться. С другой стороны, в случае увеличения температуры номинальный ток будет снижаться.

Коммутационная или отключающая способность автомата
abb s201 c50

Коммутационная способность – это возможность автомата отключится при токе короткого замыкания определенной силы. Разумеетсяя, автоматический выключатель должен при этом остаться работоспособным. Как правило, маркировка силы тока указана в прямоугольной рамке на корпусе автомата. Автомат s201 c50 имеет коммутационную способность 6000A (6 kA). Без сомнения, чем коммутационная способность больше, тем автомат качественней и дороже. Более подробно про отключающую способность автомата можно прочитать здесь.

Класс токоограничения автомата
abb s201 c50

По определению, во время короткого замыкания автомат отключается, разрывая контакты. В результате, ток короткого замыкания может достигать несколько тысяч ампер. Потому между контактами образуется электрическая дуга. Помимо всего прочего, дуга имеет высокую температуру. Следовательно, данное обстоятельство может привести к выходу автомата из строя. Без всякого сомнения, дуга должна быть погашена как можно быстрее. Гасится она с помощью дугогасительной камеры.

По замыслу, класс токоограничения автоматического выключателя показывает, за какое время происходит гашение дуги. Существует три класса токоограничения автоматических выключателей. Третий класс токоограничения означает, что дуга гасится за 3-6 миллисекунд (0,003-0,006 секунды). В свою очередь, при втором классе гашение дуги происходит за 10 миллисекунд (0,01 секунды). А вот на первый класс ограничения не установлены и гашение происходит более, чем 10 миллисекунд.

Как водится, маркировку класса токоограничения наносят на автомат в виде квадратной  рамки с цифрами 3 или 2. Как правило, она располагается под прямоугольной рамкой коммутационной способности или рядом с ней. Автоматический выключатель s201 c50 имеет третий класс токоограничения. Более подробно  о токоограничении автомата можно посмотреть здесь.

Времятоковые характеристики отключения электромагнитного и теплового расцепителей  автомата
abb s201 C50

Каждый автомат имеет два расцепителя – тепловой (биметаллическая пластина) и электромагнитный (реле максимального тока). По сути, при помощи этих расцепителей происходит автоматическое отключение. Параметры силы тока, при котором происходит отключение, и времени, за которое отключение происходит, называются времятоковыми характеристиками автомата.

Как правило, времятоковые характеристики электромагнитного и теплового расцепителей автомата C50 промаркированы на автомате в виде буквы C. Соответственно, эта буква изображена перед числом, обозначающим  номинальный ток. Например, в данном случае перед числом 50.

Времятоковые характеристики теплового расцепителя для автомата abb s201 c50

Несомненно, чем больше мощность нагрузки подключеной к автомату, тем больше сила тока проходящая через автомат. Слишком большая сила тока способна повредить кабель, идущий от автомата к  электроприбору. Значит, задача автомата отключить ток до того, как его сила достигнет величин, способных повредить кабель.

Как водится, времятоковые характеристики теплового расцепителя для автомата c50 составляют интервал от 1,13 In до 1,45 In. Строго говоря, при прохождении через тепловой расцепитель автомата C50 тока, равному 1,13 от номинального, он выключится за время, равное или более часа. В свою очередь, во время прохождения тока 1,45 от номинального выключится менее, чем за час.

Так или иначе, автомат s201 c50 выключится тепловым расцепителем в течении часа или более при токе 56,5 Ампер (1,13 × 50A = 56,5A). И выключится за время менее часа при токе 72,5 Ампера (1,45 × 50 = 72,5A).

При повышении силы тока более 72,5 Ампер время отключения автомата будет уменьшаться. Наконец, если сила тока достигнет значений  достаточных для отключения электромагнитного расцепителя, то отключать автомат будет уже этот расцепитель.

Времятоковые характеристики электромагнитного расцепителя автомата abb s201 C50

Как правило, автомат abb s201 C50 будет отключаться электромагнитным расцепителем при определенных условиях. То есть когда сила тока, протекающая через автомат, станет в пять раз больше номинального тока автомата. Время отключения составит более 0,1 секунды. При токе, превышающем номинальный в десять раз, автомат отключится за 0,1 секунды или менее. При силе тока 250 Ампер автомат c50 отключится за время более 0,1 секунды. Когда сила тока достигнет 500 Ампер – за 0,1 секунды или еще быстрее.

Сечение кабеля для автомата abb s201 c50

Сечение кабеля для автомата abb s201 c50 обусловлено времятоковыми характеристиками его теплового расцепителя. С одной стороны, через автомат s201 c50 более, чем час времени может протекать ток 56,5 Ампер. То есть сечение проводника, подключаемого после автомата, должно быть не менее 10 мм² меди. Кабель с медными жилами сечением 10 мм² может длительно выдерживать протекание тока в среднем 55 Ампер, в неблагоприятных для себя условиях. Понятное дело, что это зависит от количества жил, материала изоляции и условий прокладки кабеля.

С другой стороны, через автомат abb s201 c50, примерно, в течении часа может протекать ток 72,5 Ампер. Бесспорно, такой ток при неблагоприятных обстоятельствах уже может нагревать медный проводник сечением 10 мм². Это не полезно для кабеля, однако, кратковременно такой ток проводник выдержать сможет. Само собой разумеется, что такое повышение тока не должно быть частым явлением. Следовательно, не надо перегружать автомат и кабель подключением слишком большой нагрузки. В конце концов, от постоянного перегрева кабель быстро выйдет из строя.

Несомненно, при применении алюминиевого проводника сечение жил должно быть увеличено. До и после автомата abb s201 c50 сечение его должно составлять 16 мм². Но применять в быту кабели с алюминиевыми жилами не нужно. Алюминий обладает большой текучестью. Потому требует частого осмотра и обслуживания.  Единственное исключение провод СИП от опоры до ввода в дом.

Номинальное напряжение

Номинальное напряжение автомата abb s201 C50 обозначено маркировкой на корпусе. Так, для однополюсных автоматов оно обычно составляет 230 – 400 вольт. При этом напряжении через автомат может длительно проходить номинальный ток 50 ампер.

Маркировка на автомате в виде волнистой линии ∼ или ≈ означает, что он предназначен для использования в цепи переменного тока. Нанесена маркировка обычно перед обозначением номинального напряжения. С другой стороны, для цепей постоянного тока применяются автоматы с другим устройством и маркировкой в виде прямой линии -.

Мощность нагрузки (На сколько киловатт автомат abb s201 C50)

Итак, мощность нагрузки автоматического выключателя c50 зависит от количества фаз сети. Как видно, в однофазной сети к автомату можно подключить нагрузку меньшей мощности чем в трехфазной. По замыслу, однополюсный автомат abb s201 c50 предназначен для однофазной сети. Напряжение в бытовой однофазной сети составляет 220-230 вольт. Соответственно, пользуясь простой формулой P=U×I, можно определить мощность нагрузки, которую можно подключить к автомату. P=220×50=11000 Ватт. P=230×50=11500 Ватт. Мощность нагрузки для однополюсного автомата abb s201 c50 равна 11000 – 11500 Ватт. Безусловно, лучше ограничить мощность подключенного электроприбора до 11 КилоВатт. Это позволит не перегревать кабель и не вызывать частое отключение автомата.

Где применяется автомат abb s201 c50

Чаще всего, в быту автомат abb s201 C50 может применяться как вводной, до счетчика. Естественно, если выделенная мощность составляет 11 кВт для однофазной сети. Количество полюсов вводного автомата определяется количеством фаз сети и требованиями энергоснабжающей компании.

Однополюсный автомат abb s201 c50, как принято, может быть применен как автомат на отдельный электроприбор мощностью около 11 килоВатт. Безусловно, только если вводной автомат выше по номинальному току.

Строго говоря, автомат abb s201 c50 может применяться и для активной и для индуктивной нагрузки, а также и для других видов нагрузки. То есть, он может применяться как для защиты освещения и нагревательных приборов, так и для защиты двигателей, трансформаторов, а также различных электронных электроприборов. Однако, настоящее его применение – это сеть со смешанной нагрузкой.

По сути, автомат с обозначением буквы C имеет усредненные характеристики и предназначен для установки в сеть, к которой подключены разные виды нагрузок.  Однако же, часто для более корректной защиты двигателя приходится применить автомат с характеристиками D.

Схема подключения однополюсного автомата abb s201 c50

Как подключить автомат, сверху или снизу? По определению, питающий проводник подключается к неподвижному контакту автомата. По сути, это означает подключение сверху. Но могут быть и исключения. Иначе говоря, нужно всегда смотреть схему подключения, нанесенную на корпус автомата.

Так, цифра 1 на схеме показывает, куда подключается вход фазного проводника. Цифра 2 показывает выход фазного проводника.

Как было замечено ранее, автомат abb s201 c50 используется в быту чаще всего в качестве вводного. Например, в бытовых условиях редко используются электроприборы с мощностью, которая бы потребовала автомата на номинальный ток 50 ампер. На выше расположенной схеме показано использование однополюсного автоматического выключателя s201 C50 в качестве вводного автомата.

На данной схеме показано применение автомата abb s201 c50 для отдельной цепи. Стоит обратить внимание, что вводной автомат должен быть минимум на два номинала больше нижестоящего автомата. К тому же, счетчик электроэнергии должен быть рассчитан на номинальный ток не меньший, чем у вводного автомата.

Особенности комплектации – УЗО, гребенки и дополнительные контакты

Стоит отметить, что покупая автомат, надо иметь в виду, что он будет монтироваться вместе с УЗО. По совести, применять УЗО лучше не только одного производителя с автоматом, но и из одной серии с ним. То есть можно быть точно уверенным в наилучшем их взаимодействии друг с другом. Безусловно, для автомата s201 c50 подходит УЗО F202 с номинальным током не менее 50 ампер. Схема подключения УЗО более подробно.

Автомат s201 c50 относится к серии автоматов ABB S200, с отключающей способностью 6000A. Несомненно, для автоматов этой серии подходят  только гребенки abb серии PS. Потому при применении других гребенок могут возникать перекосы аппаратов в щите. Вдобавок ко всему прочему, при монтаже с “неродными” комплектующими, могут остаться открытыми токоведущие части гребенки. Вне сомнения, это опасность поражения электрическим током. В свою очередь, s201 c50 можно монтировать с различными дополнительными приспособлениями. В частности, к нему можно подключать боковые и нижние дополнительные контакты.

Автомат abb s201 C50 – цена

Цена автомата abb s201 c50, как правило, складывается их его характеристик, количества полюсов и “раскручености” бренда. Узнать актуальную цену или купить автомат abb s201 c50 можно в интернет-магазине, перейдя по ссылке.

Видео про автомат s201 C50

Рекомендуем прочитать

Коммутационная или отключающая способность автоматического выключателя

Коммутационная или отключающая способность автомата – это возможность автомата отключатся определенное количество раз. Отключение происходит при токе короткого замыкания (КЗ) определенной силы.  Эта сила тока КЗ и является параметром отключающей способности  Читать далее…

Класс токоограничения автоматического выключателя

Класс токоограничения автоматического выключателя определяется скоростью гашения электрической дуги. Дуга возникает при отключении автомата в случае короткого замыкания. По определению, во время короткого замыкания автомат  разрывает контакты и соответственно, отключается. В результате сила тока при коротком замыкании может достигать несколько тысяч ампер. Потому между размыкающимися контактами образуется электрическая дуга. Помимо всего прочего, дуга имеет высокую температуру. Разумеется, из-за данного обстоятельства автомат может выйти из строя. Без всякого сомнения, дуга должна быть как можно быстрее погашена. Гасится дуга с помощью дугогасительной камеры   Читать далее…

Характеристики автоматических выключателей – обозначения на корпусе

Характеристики автоматических выключателей важный фактор при выборе защиты электроприборов в каждом конкретном случае. Потому автомат необходимо выбирать учитывая эти характеристики, обозначения которых нанесены на корпусе  Читать далее…

Ваш Удобный дом

Модульные автоматические выключатели 30 кА и 50 кА

Диф. автоматы, производства EAZ (ЕАЗ) Болгария

Диф. автоматы.

Устройства защитного отключения, состоящие из стандартного автоматического выключателя серии МВ и дифференциального блока, которые собраны в моноблочную конструкцию и юстированные в заводских условиях.

В зависимости от исполнения защищаемых цепей устройства могут выполняться однофазным и трехфазным исполнении и различным числом проводов, однако самое большое распространение получили монофазные двухпроводные и трехфазные четырехпроводнные системы. Изделия, применяемые к этим сетям означены соответственно RCD63-2р и RCD-63 4P.

• RCD-63 с выключателем МВ 2р до 63А

Для однофазных сетей, оборудовано защитой от утечки тока на землю и комбинированным расцепителем от перегрузок и коротких замыканий. 

Дополнительно выполняет функцию автоматического выключателя

• RCD-63 с выключателем МВ 4р до 63А

Для трехфазных сетей, оборудовано защитой от утечки тока на землю. 

Дополнительно выполняет функцию автоматического выключателя.

Технические характеристики устройств – указаны в паспорте каждого изделия.

Выключатель автоматический,

управляемый дифференциальным током

типа RCD

ХАРАКТЕРИСТИКИ

Интернет-магазин мобильных телефонов, электроники, мебели, бакалеи, образа жизни, книг и многого другого. Лучшие предложения!

Электронная коммерция революционизирует то, как мы все делаем покупки в Индии. Почему вы хотите переходить из одного магазина в другой в поисках новейшего телефона, если вы можете найти его в Интернете одним щелчком мыши? Не только мобильные. Flipkart содержит все, что вы только можете себе представить, от модной электроники, такой как ноутбуки, планшеты, смартфоны и мобильные аксессуары, до модных предметов моды, таких как обувь, одежда и аксессуары для жизни; от современной мебели, такой как диванные гарнитуры, обеденные столы и гардеробы, до бытовой техники, которая облегчит вашу жизнь, например, стиральных машин, телевизоров, кондиционеров, миксеров-мясорубок, соковыжималок и другой экономящей время кухни и мелкой бытовой техники; от домашней мебели, такой как наволочки, матрасы и простыни, до игрушек и музыкальных инструментов, — все это мы покрыли.Вы называете это, и можете быть уверены, что найдете их всех здесь. Для тех из вас, у кого непостоянный график работы, Flipkart — лучший выбор. Делайте покупки в пижаме, ночью или в предрассветные часы. Эта электронная торговля никогда не прекращается.

Более того, благодаря нашим круглогодичным торговым фестивалям и мероприятиям, наши цены непреодолимы. Мы уверены, что вы поймете больше, чем планировали. Если вам интересно, почему вам следует делать покупки в Flipkart, когда вам доступно несколько вариантов, то ответ на ваш вопрос будет дан ниже.

Flipkart Plus

Вас ждет мир безграничных возможностей — Flipkart Plus был запущен как программа поощрения лояльности для всех своих постоянных клиентов с нулевой абонентской платой. Все, что вам нужно, это 500 суперкойнов, чтобы стать частью этой услуги. За каждые 100 рупий, потраченных на заказ Flipkart, участники Plus зарабатывают 4 суперкоина, а участники не-Plus зарабатывают 2 суперкоина. Бесплатная доставка, ранний доступ во время распродаж и фестивалей покупок, предложения обмена и приоритетное обслуживание клиентов — главные преимущества для участника Flipkart Plus.Короче говоря, зарабатывайте больше, делая больше покупок!

Более того, вы даже можете использовать суперкоины Flipkart для ряда интересных услуг, таких как:
Годовое членство в Zomato Gold
Годовое членство в Hotstar Premium
6 месяцев подписки Gaana plus
рупий 550 мгновенная скидка на полеты на ixigo
Проверить https://www.flipkart.com/plus/all-offers для всего списка. Принять условия.

Бесплатная EMI

В попытке сделать высококачественные продукты доступными для всех, наш бесплатный план EMI позволяет вам делать покупки с нами в рамках EMI, не тратя никаких комиссионных за обработку.Применимо к некоторым мобильным телефонам, ноутбукам, большой и малой бытовой технике, мебели, электронике и часам, теперь вы можете делать покупки, не прожигая дыры в кармане. Если вы давно присматривались к продукту, скорее всего, он будет стоить EMI бесплатно. Взгляните как можно скорее! Принять условия.

EMI на дебетовых картах

Знаете ли вы, что держатели дебетовых карт составляют 79,38 кроров в стране, в то время как держателей кредитных карт всего 3,14 кроров? После включения EMI на кредитных картах, в еще одной попытке сделать онлайн-покупки доступными для всех, Flipkart представляет EMI на дебетовых картах, позволяя вам уверенно делать покупки с нами, не беспокоясь о паузах в ежемесячном движении денежных средств.В настоящее время мы заключили партнерские отношения с Axis Bank, HDFC Bank, State Bank of India и ICICI Bank для этого механизма. Больше возможностей для всех наших покупателей! Принять условия. Предложения

Mobile Exchange

Получите мгновенную скидку на телефон, который вы давно присмотрели. Обменяйте свой старый мобильный телефон на новый после того, как специалисты Flipkart рассчитают стоимость вашего старого телефона, при условии, что он находится в рабочем состоянии без повреждения экрана. Если для предложения об обмене подходит телефон, вы увидите опцию «Купить с обменом» в описании продукта на телефоне.Так что будьте умны, всегда выбирайте обмен, где это возможно. Принять условия.

Что можно купить на Flipkart?

Мобильные телефоны

От бюджетных телефонов до современных смартфонов — у нас есть мобильный телефон для всех. Если вам нужны большие и полные экраны, мощные батареи, сверхбыстрые процессоры, приложения для украшения, высокотехнологичные камеры для селфи или просто большое внутреннее пространство, мы позаботимся обо всем, что вам необходимо. Делайте покупки у ведущих брендов страны, таких как Samsung, Apple, Oppo, Xiaomi, Realme, Vivo и Honor, и это лишь некоторые из них.Будьте уверены, вы покупаете только у самых надежных брендов на рынке. Более того, с полным планом защиты мобильных устройств Flipkart вы больше никогда не столкнетесь с необходимостью бегать по сервисным центрам. Этот план включает в себя ряд решений после покупки, начиная всего с 99 рупий! Сломанные экраны, повреждение телефона из-за жидкости, сбои в аппаратном и программном обеспечении и замены — Flipkart Complete Mobile Protection покрывает широкий спектр проблем после покупки, включая услуги доставки от двери до двери.

Электронные устройства и аксессуары

Когда дело доходит до ноутбуков, мы не отстаем. Отфильтруйте десятки сверхбыстрых операционных систем, емкость жесткого диска, оперативную память, стиль жизни, размер экрана и многие другие критерии для получения персонализированных результатов в мгновение ока. Все вы, студенты, не знаете, какой ноутбук купить? Наш Back To College Store разделяет ноутбуки по назначению (игры, просмотр и исследования, работа над проектами, развлечения, дизайн, многозадачность) с рекомендациями ведущих брендов и отраслевых экспертов, что упрощает и ускоряет процесс покупок.

Любители фотографии, вы не сможете найти лучшую страницу, чем наша. Ультрасовременные зеркальные камеры, неизменно надежные наводящие камеры, любимые тысячелетиями камеры мгновенного действия или экшн-камеры для любителей приключений: наш ассортимент камер как для новичков, так и для профессионалов. Canon, Nikon, GoPro, Sony и Fujifilm — известные имена, которые вы найдете в нашем магазине. Любители фотографии, вы не сможете найти лучшую страницу, чем наша. Ультрасовременные зеркальные камеры, неизменно надежные наводящие камеры, любимые тысячелетиями камеры мгновенного действия или экшн-камеры для любителей приключений: наш ассортимент камер как для новичков, так и для профессионалов.Canon, Nikon, GoPro, Sony и Fujifilm — известные имена, которые вы найдете в нашем магазине.

Превратите свой дом в кинотеатр с потрясающей системой объемного звучания. Выбирайте из нашего тщательно продуманного ассортимента домашних кинотеатров Sony, звуковых панелей JBL и колонок Philips Tower, чтобы получить незабываемые впечатления.

Как насчет того, чтобы украсить свой телефон нашими необычными дизайнерскими чехлами и крышками? Наши разнообразные мобильные аксессуары, от наушников, внешних аккумуляторов, карт памяти, мобильных зарядных устройств до селфи-палок, могут стать идеальными попутчиками для вас и вашего телефона; никогда больше не беспокойтесь о том, что в следующий отпуск закончится заряд или память.

Крупная бытовая техника

Элегантные телевизоры, энергосберегающие холодильники, кондиционеры с быстрым охлаждением, находчивые стиральные машины — откройте для себя все, что вам нужно, чтобы управлять домом под одной крышей. Наш надежный магазин телевизоров и бытовой техники гарантирует отсутствие повреждений при транспортировке с гарантией замены, если что-то пойдет не так; доставка и установка для вашего удобства, а также двойная гарантия (официальная гарантия бренда вместе с расширенной гарантией Flipkart) — будьте уверены, соотношение цены и качества — это то, что обещано и доставлено.Делайте покупки у лидеров рынка в стране, таких как Samsung, LG, Whirlpool, Midea, Mi, Vu, Panasonic, Godrej, Sony, Daikin и Hitachi и многих других.

Маленькая бытовая техника

Найдите удобную и практичную бытовую технику, которая сделает вашу жизнь проще: электрические чайники, OTG, микроволновые печи, сэндвичницы, ручные блендеры, кофеварки и многие другие бытовые приборы, которые экономят время и созданы для более быстрого образ жизни. Живите по-королевски с этими приборами дома.

Lifestyle

Flipkart, «India ka Fashion Capital» — это универсальное место для модной одежды, где можно найти все, что нужно, чтобы хорошо выглядеть.Наш исчерпывающий ассортимент западной и индийской одежды, летней и зимней одежды, формальной и повседневной обуви, свадебных и искусственных украшений, стойкого макияжа, средств для ухода и аксессуаров обязательно поразит вас. Делайте покупки в таких фаворитах, как Vero Moda, Forever 21, Only, Arrow, Woodland, Nike, Puma, Revlon, Mac и Sephora среди десятков других ведущих брендов. От основных летних платьев макси, строгих брюк-сигарет, традиционных курти бандхани до стильных байкерских курток — вы можете положиться на нас в плане обновленного гардероба.Изучите наши собственные бренды, такие как Metronaut, Anmi и Denizen, и это лишь некоторые из них, чтобы узнать о тщательно подобранном дизайне, о котором говорят в городе. Приготовьтесь быть избалованными выбором. Фестивали, встречи в офисе, свадьбы, бранчи или одежда для сна — Flipkart всегда будет рядом.

Дом и мебель

Переехать на новое место всегда непросто, особенно если вы покупаете новую мебель. Кровати, диванные гарнитуры, обеденные столы, гардеробы, телевизоры — непросто все заново настроить. С сотнями вариантов, которые вам предложат, поездка может быть ошеломляющей.Какое место надежно, какая мебель выдержит испытание временем? Это вопросы, которые вы должны задать перед тем, как выбрать магазин. Что ж, наш магазин мебели с сертификатом прочности не только курировал ассортимент мебели с учетом потребностей современного индийского потребителя, но и мебель, которая поставляется с лабораторной сертификацией, что гарантирует ее срок службы до 10 лет. Да, вся наша мебель прошла 35 испытаний на устойчивость и нагрузку, поэтому вы получаете только самую качественную мебель. Be FurniSure , всегда.Имена, на которые стоит обратить внимание: Nilkamal, Godrej Interio, Urban Ladder, HomeTown, Durian и Perfect Homes.

У вас может быть вся мебель, но она может выглядеть плоской и неполной без дополнительного декора. Шторы, наволочки, простыни, настенные полки, картины, торшеры — найдите все, что превращает дом в уютный дом под одной крышей на Flipkart.

Младенцы и дети

Ваши дети заслуживают только самого лучшего. От боди, пинеток, подгузников до прогулочных колясок, если вы будущая мама или только что родившая мать, вы найдете все, что вам нужно, чтобы отправиться в плавное путешествие по воспитанию детей с помощью нашей коллекции средств по уходу за ребенком.Когда дело касается безопасности, гигиены и комфорта, вы можете положиться на нас, не задумываясь. Huggies, Pampers, MamyPoko и Johnson & Johnson: мы размещаем для вашего ребенка только самые надежные имена в бизнесе.

Книги, спорт и игры

Много работать и не играть? Мы в это не верим. Получите доступ к бестселлерам художественной и научно-популярной литературы ваших любимых авторов, захватывающим английским и индийским блокбастерам, самым востребованным игровым консолям, а также к заманчивому ассортименту фитнес-гаджетов и спортивного оборудования, которые обязательно вдохновят вас на движение.

Бакалея / Супермарт

Выступая в продуктовой линейке, Flipkart представляет Supermart , который предлагает вам все необходимое. От бобовых, специй, молочных продуктов, средств личной гигиены, предметов первой необходимости для завтрака, лечебных напитков, спредов, готовых блюд, ухода за волосами и до чистящих средств — мы рады предоставить вам все необходимое для ведения домашнего хозяйства. Теперь покупайте бакалейные товары всего за 1 рупию — наш магазин 1 рупия представляет новые продукты каждый день по номинальной цене всего в 1 рупию.Принять условия.

Дом | 5060 ™ от машины56

Перейти к основному содержанию

0
0,00 долларов США

• Товары

  • Все
  • Шлем с костяной головкой
  • Куртка
  • Толстовки
  • Толстовки + футболка
  • Тройники
  • Векторные пакеты
  • Охотник за Убежищами
  • Плакаты
  • Шрифтов
  • Рюкзак / переноска
  • Куртка Moleskine
  • Искусство стены
  • 1/6 Рисунок
  • Статуэтки
  • M56ARM7
  • CO-LAB
  • брюки
  • HF / летучая мышь
  • ТОЛСТОВКА
  • B / ТИП КУРТКИ
  • DEMON PLATE СЕРИИ
  • ACC +
• Художники
  • Станок 56
  • Saya Works
  • Glitch-сеть
  • Птичка
  • EEZ
  • KMR
  • КонтролАльтДельт
• Информация
  • ТАБЛИЦА РАЗМЕРОВ
• IDN клиент

Счетчик валюты — Maxsell MX50i Самый большой счетчик купюр

MX50i — Самый продаваемый интеллектуальный счетчик банкнот в Индии — готов к новому 2000 году, 500 банкнот

Для клиентов, которые ищут доступную машину для подсчета банкнот, которая может безупречно обнаруживать фальшивые банкноты и обеспечивать бесперебойную работу — MX50i — идеальный выбор.

Maxsell MX50i — самая любимая машина для подсчета наличных в Индии. Оснащенный высокоточными датчиками и передовой технологией MG Spectrum Analyzing, он помогает идентифицировать фальшивую валюту при подсчете и делает невозможным пропустить какие-либо фальшивки для MX50i. Определяет последнюю валюту 2000, 500 и не требует обновления. Проверено нашими тестами в ведущих банках Индии и RBI.

Эксклюзивная особенность

— впервые в Индии мы установили систему питания с автоматическим восстановлением на счетчик банкнот MX50i, которая защитит машину от колебаний напряжения питания и перегрева из-за нагрузки.

• Кол-во новых ₹ 2000, номинал Den 500.
• Подходит для любого места, компактный дизайн, удобная ручка
• Разработан для простой и необслуживаемой работы
• Технология I-Scan для обнаружения СУПЕР ПОДДЕЛЬНЫХ ЗАПИСЕЙ (протестировано RBI и ведущими банками)
• Обнаружение фальшивой банкноты прямо на прилавке, чтобы избежать дальнейшего затруднения или путаницы
• Удобные функции и интерфейс
• Экономия времени и труда
• Снижает потери из-за ручного подсчета
• Два дисплея на машине для удобного просмотра
• Понятные коды ошибок помогают быстрее принимать решения
• 100% безопасен для использования человеком
• Пакетирование — идеально подходит для платежей и пачки купюр
• CE, ISO и RoHS сертифицированы.Протестировано RBI на предмет точности подсчета и определения

Создание мощных моделей классификации изображений с использованием очень небольшого объема данных

Вс 05 июня 2016

В учебных пособиях.

Примечание: этот пост изначально был написан в июне 2016 года. Сейчас он сильно устарел. Пожалуйста, посмотри
это руководство по тонкой настройке
для получения современной альтернативы или ознакомьтесь с главой 8 моей книги «Глубокое обучение с помощью Python (2-е издание)».

В этом руководстве мы представим несколько простых, но эффективных методов, которые вы можете использовать для создания мощного классификатора изображений, используя лишь несколько обучающих примеров — всего несколько сотен или тысяч изображений из каждого класса, которые вы хотите распознать. .

Мы рассмотрим следующие варианты:

• обучение небольшой сети с нуля (в качестве основы)
• с использованием узких мест предварительно обученной сети
• тонкая настройка верхних уровней предварительно обученной сети

Это приведет нас к рассмотрению следующих функций Keras:

• fit_generator для обучения модели Кераса с использованием генераторов данных Python
• ImageDataGenerator для увеличения данных в реальном времени
• замораживание слоев и точная настройка модели
• …и больше.

Наша установка: всего 2000 обучающих примеров (1000 в классе)

Начнем со следующей настройки:

• машина с установленными Keras, SciPy, PIL. Если у вас есть графический процессор NVIDIA, который вы можете использовать (и установлен cuDNN), это прекрасно, но, поскольку мы работаем с несколькими изображениями, это не является строго необходимым.
• каталог обучающих данных и каталог данных проверки, содержащий по одному подкаталогу для каждого класса изображений, заполненному .png или.jpg изображений:

  данные /
    поезд/
        собаки /
            dog001.jpg
            dog002.jpg
            ...
        кошки /
            cat001.jpg
            cat002.jpg
            ...
    Проверка/
        собаки /
            dog001.jpg
            dog002.jpg
            ...
        кошки /
            cat001.jpg
            cat002.jpg
            ...
  

Чтобы получить несколько сотен или тысяч обучающих изображений, принадлежащих интересующим вас классам, можно использовать Flickr API для загрузки изображений, соответствующих заданному тегу, по дружественной лицензии.

В наших примерах мы будем использовать два набора изображений, которые мы получили от Kaggle: 1000 кошек и 1000 собак (хотя в исходном наборе данных было 12500 кошек и 12500 собак, мы только что взяли первые 1000 изображений для каждого класса). Мы также используем 400 дополнительных образцов из каждого класса в качестве данных проверки для оценки наших моделей.

Это очень мало примеров, на которых можно поучиться, поскольку задача классификации далеко не проста. Таким образом, это сложная проблема машинного обучения, но она также вполне реальна: во многих реальных случаях использования даже мелкомасштабный сбор данных может быть чрезвычайно дорогостоящим или иногда почти невозможным (например,грамм. в медицинской визуализации). Способность извлекать максимальную пользу из очень небольшого количества данных — ключевой навык компетентного специалиста по данным.

Насколько сложна эта проблема? Когда Kaggle начал соревнование кошки против собак (всего 25000 обучающих изображений), чуть более двух лет назад, он сделал следующее заявление:

«В неофициальном опросе, проведенном много лет назад, эксперты по компьютерному зрению заявили, что классификатор с точностью выше 60% будет трудным без значительного прогресса в уровне техники.Для справки: 60% -ный классификатор улучшает вероятность угадывания HIP с 12 изображениями с 1/4096 до 1/459.
В современной литературе говорится, что машинные классификаторы могут набрать более 80% точности при выполнении этой задачи [ref]. «

В результате конкурса лучшие участники смогли набрать более 98% точности с помощью современных методов глубокого обучения. В нашем случае, поскольку мы ограничиваемся только 8% набора данных, проблема намного сложнее.

О важности глубокого обучения для проблем с небольшими данными

Я часто слышу сообщение о том, что «глубокое обучение актуально только тогда, когда у вас есть огромный объем данных».Хотя это не совсем неверно, это несколько вводит в заблуждение. Конечно, для глубокого обучения требуется способность автоматически изучать функции на основе данных, что обычно возможно только при наличии большого количества обучающих данных — особенно для задач, где входные образцы очень многомерны, например изображения. Однако сверточные нейронные сети — основополагающий алгоритм глубокого обучения — по своей задумке являются одной из лучших моделей, доступных для большинства «перцептивных» проблем (таких как классификация изображений), даже с очень небольшим количеством данных, на которых можно учиться.Обучение свёрточной сети с нуля на небольшом наборе данных изображений по-прежнему даст разумные результаты без необходимости разработки каких-либо специальных функций. Convnet просто хороши. Это правильный инструмент для работы.

Но более того, модели глубокого обучения по своей природе очень многоцелевые: вы можете взять, например, классификацию изображений или модель преобразования речи в текст, обученную на крупномасштабном наборе данных, а затем повторно использовать ее для решения существенно другой проблемы с незначительными изменениями как мы увидим в этом посте.В частности, в случае компьютерного зрения многие предварительно обученные модели (обычно обученные на наборе данных ImageNet) теперь общедоступны для загрузки и могут использоваться для начальной загрузки мощных моделей зрения из очень небольшого количества данных.

Предварительная обработка и расширение данных

Чтобы максимально использовать наши несколько обучающих примеров, мы «увеличим» их с помощью ряда случайных преобразований, чтобы наша модель никогда не увидела дважды одно и то же изображение. Это помогает предотвратить переоснащение и помогает модели лучше обобщать.

В Keras это можно сделать с помощью класса keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator . Этот класс позволяет:

• настроить случайные преобразования и операции нормализации, которые будут выполняться с данными изображения во время обучения
• создает экземпляры генераторов пакетов расширенных изображений (и их меток) через .flow (данные, метки) или .flow_from_directory (каталог) . Эти генераторы затем можно использовать с методами модели Кераса, которые принимают генераторы данных в качестве входных данных, fit_generator , Assessment_generator и pred_generator .

Сразу посмотрим на пример:

  из keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator (
        диапазон_ вращения = 40,
        width_shift_range = 0,2,
        height_shift_range = 0,2,
        rescale = 1. / 255,
        shear_range = 0,2,
        zoom_range = 0,2,
        horizontal_flip = Верно,
        fill_mode = 'ближайший')
  

Это лишь некоторые из доступных опций (подробнее см. Документацию). Давайте быстро пройдемся по тому, что мы только что написали:

• диапазон_ вращения — значение в градусах (0–180), диапазон, в пределах которого можно произвольно поворачивать изображения
• width_shift и height_shift — это диапазоны (как доля от общей ширины или высоты), в пределах которых можно произвольно переводить изображения по вертикали или горизонтали
• rescale — это значение, на которое мы умножим данные перед любой другой обработкой.Наши исходные изображения состоят из коэффициентов RGB в диапазоне 0–255, но такие значения были бы слишком высокими для обработки нашими моделями (с учетом типичной скорости обучения), поэтому мы нацелены на значения от 0 до 1, вместо этого масштабируя их с 1/255. фактор.
• shear_range для произвольного применения трансформаций сдвига
• диапазон масштабирования предназначен для произвольного масштабирования внутри изображений
• horizontal_flip предназначен для случайного переворачивания половины изображений по горизонтали — актуально, когда нет предположений о горизонтальной асимметрии (например,грамм. картинки из реального мира).
• fill_mode — это стратегия, используемая для заполнения вновь созданных пикселей, которые могут появиться после поворота или сдвига ширины / высоты.

Теперь давайте начнем сгенерировать несколько изображений с помощью этого инструмента и сохраним их во временном каталоге, чтобы мы могли почувствовать, что делает наша стратегия увеличения — в этом случае мы отключаем масштабирование, чтобы изображения оставались отображаемыми:

  из keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img

datagen = ImageDataGenerator (
        диапазон_ вращения = 40,
        width_shift_range = 0.2,
        height_shift_range = 0,2,
        shear_range = 0,2,
        zoom_range = 0,2,
        horizontal_flip = Верно,
        fill_mode = 'ближайший')

img = load_img ('data / train / cats / cat.0.jpg') # это изображение PIL
x = img_to_array (img) # это массив Numpy с формой (3, 150, 150)
x = x.reshape ((1,) + x.shape) # это массив Numpy с shape (1, 3, 150, 150)

# команда .flow () ниже генерирует пакеты случайно преобразованных изображений
# и сохраняет результаты в каталог `preview /`
я = 0
для партии в датагене.поток (x, batch_size = 1,
                          save_to_dir = 'предварительный просмотр', save_prefix = 'cat', save_format = 'jpeg'):
    я + = 1
    если i> 20:
        break # иначе генератор будет зацикливаться бесконечно
  

Вот что мы получаем — вот как выглядит наша стратегия увеличения объема данных.

Обучение небольшой свёрточной сети с нуля: точность 80% в 40 строках кода

Правильный инструмент для работы по классификации изображений — это свертка, поэтому давайте попробуем обучить ее на наших данных в качестве начальной базы.Поскольку у нас всего несколько примеров, наша проблема номер один должна быть переоснащением . Переобучение происходит, когда модель, на которой представлено слишком мало примеров, изучает шаблоны, которые не обобщаются на новые данные, то есть когда модель начинает использовать нерелевантные функции для прогнозирования. Например, если вы, как человек, видите только три изображения людей-лесорубов и три изображения людей-моряков, и среди них только один лесоруб носит фуражку, вы можете начать думать, что ношение фуражки — это признак того, что он лесоруб, а не моряк.Тогда из вас получится довольно паршивый классификатор лесорубов / матросов.

Увеличение данных — один из способов борьбы с переобучением, но этого недостаточно, поскольку наши расширенные выборки все еще сильно коррелированы. Основное внимание в борьбе с переобучением должно быть сосредоточено на энтропийной способности вашей модели — сколько информации ваша модель может хранить. Модель, которая может хранить большой объем информации, потенциально может быть более точной за счет использования большего количества функций, но также больше рискует начать хранить нерелевантные функции.Между тем, модель, которая может хранить только несколько функций, должна будет сосредоточиться на наиболее важных функциях, обнаруженных в данных, и они с большей вероятностью будут действительно актуальными и лучше обобщать.

Есть разные способы модуляции энтропийной емкости. Главный из них — это выбор количества параметров в вашей модели, то есть количества слоев и размера каждого слоя. Другой способ — использование регуляризации весов, такой как регуляризация L1 или L2, которая заключается в том, чтобы заставить веса модели принимать меньшие значения.

В нашем случае мы будем использовать очень маленькую свертку с несколькими слоями и несколькими фильтрами на слой, наряду с увеличением и отключением данных. Отключение также помогает уменьшить переоснащение, не позволяя слою видеть дважды один и тот же шаблон, тем самым действуя аналогично увеличению данных (можно сказать, что и выпадение, и увеличение данных имеют тенденцию нарушать случайные корреляции, возникающие в ваших данных).

Приведенный ниже фрагмент кода — это наша первая модель, простой стек из 3 сверточных слоев с активацией ReLU, за которой следуют уровни максимального объединения.Это очень похоже на архитектуры, которые Ян Лекун защищал в 1990-х годах для классификации изображений (за исключением ReLU).

Полный код этого эксперимента можно найти здесь.

  из keras.models import Sequential
из keras.layers импортировать Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense

model = Последовательный ()
model.add (Conv2D (32, (3, 3), input_shape = (3, 150, 150)))
model.add (Активация ('relu'))
model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))

модель.добавить (Conv2D (32, (3, 3)))
model.add (Активация ('relu'))
model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))

model.add (Conv2D (64, (3, 3)))
model.add (Активация ('relu'))
model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))

# пока что модель выводит трехмерные карты объектов (высота, ширина, особенности)
  

Сверху наклеиваем два полносвязных слоя. Мы заканчиваем модель одной единицей и сигмовидной активацией, которая идеально подходит для бинарной классификации. Чтобы продолжить, мы также будем использовать потери binary_crossentropy для обучения нашей модели.

  model.add (Flatten ()) # преобразует наши 3D-карты объектов в 1D-векторы
model.add (Плотный (64))
model.add (Активация ('relu'))
model.add (Выпадение (0,5))
model.add (Плотный (1))
model.add (Активация ('сигмоид'))

model.compile (loss = 'binary_crossentropy',
              optimizer = 'rmsprop',
              метрики = ['точность'])
  

Подготовим наши данные. Мы будем использовать .flow_from_directory () для создания пакетов данных изображений (и их меток) непосредственно из наших файлов jpg в соответствующих папках.

  batch_size = 16

# это конфигурация дополнения, которую мы будем использовать для обучения
train_datagen = ImageDataGenerator (
        rescale = 1. / 255,
        shear_range = 0,2,
        zoom_range = 0,2,
        horizontal_flip = True)

# это конфигурация дополнения, которую мы будем использовать для тестирования:
# только масштабирование
test_datagen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1. / 255)

# это генератор, который будет читать картинки, найденные в
# подфолеров 'data / train' и неограниченно генерировать
# пакет расширенных данных изображения
train_generator = train_datagen.flow_from_directory (
        'data / train', # это целевой каталог
        target_size = (150, 150), # все изображения будут изменены до 150x150
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = 'binary') # поскольку мы используем потери binary_crossentropy, нам нужны двоичные метки

# это аналогичный генератор, для проверки данных
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory (
        'проверка данных',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = 'двоичный')
  

Теперь мы можем использовать эти генераторы для обучения нашей модели.Каждая эпоха занимает 20-30 секунд на GPU и 300-400 секунд на CPU. Так что запускать эту модель на CPU определенно целесообразно, если вы не торопитесь.

  model.fit_generator (
        train_generator,
        steps_per_epoch = 2000 // размер партии,
        эпох = 50,
        validation_data = validation_generator,
        validation_steps = 800 // размер партии)
model.save_weights ('first_try.h5') # всегда сохранять свой вес после тренировки или во время тренировки
  

Этот подход приводит нас к точности проверки, равной 0.79-0,81 после 50 эпох (число было выбрано произвольно — поскольку модель мала и использует агрессивный отсев, к этому моменту она, похоже, не слишком подходит). Таким образом, к моменту запуска конкурса Kaggle мы уже были в состоянии «современного искусства» — с 8% данных и без усилий по оптимизации нашей архитектуры или гиперпараметров. Фактически, в конкурсе Kaggle эта модель попала бы в сотню лучших (из 215 участников). Я предполагаю, что по крайней мере 115 участников не использовали глубокое обучение;)

Обратите внимание, что разброс точности проверки довольно высок как потому, что точность — это показатель с высокой дисперсией, так и потому, что мы используем только 800 проверочных выборок.Хорошей стратегией проверки в таких случаях было бы выполнение k-кратной перекрестной проверки, но для этого потребуется обучение k моделей для каждого раунда оценки.

Использование узких мест предварительно обученной сети: точность 90% за минуту

Более совершенный подход заключается в использовании сети, предварительно обученной на большом наборе данных. В такой сети уже были бы изучены функции, которые полезны для большинства проблем компьютерного зрения, и использование таких функций позволило бы нам достичь большей точности, чем любой метод, который полагался бы только на доступные данные.

Мы будем использовать архитектуру VGG16, предварительно обученную на наборе данных ImageNet — модель, ранее представленная в этом блоге. Поскольку набор данных ImageNet содержит несколько классов «кошек» (персидский кот, сиамский кот …) и множество классов «собак» среди 1000 классов, в этой модели уже будут изучены функции, относящиеся к нашей задаче классификации. Фактически, вполне возможно, что простой записи прогнозов softmax модели на основе наших данных, а не характеристик узких мест будет достаточно для решения проблемы наших собак противпроблема классификации кошек очень хорошо. Однако метод, который мы представляем здесь, с большей вероятностью будет хорошо обобщен на более широкий круг проблем, включая проблемы с классами, отсутствующими в ImageNet.

Вот как выглядит архитектура VGG16:

Наша стратегия будет следующей: мы создадим только сверточную часть модели, вплоть до полностью связанных слоев. Затем мы запустим эту модель на наших обучающих и проверочных данных один раз, записав выходные данные («узкие места» из модели VGG16: карта последней активации перед полностью подключенными слоями) в двух множественных массивах.Затем мы обучим небольшую полностью подключенную модель поверх сохраненных функций.

Причина, по которой мы храним функции в автономном режиме, а не добавляем нашу полностью подключенную модель непосредственно поверх замороженной сверточной базы и запускаем все это, заключается в вычислительной эффективности. Запуск VGG16 обходится дорого, особенно если вы работаете с процессором, и мы хотим сделать это только один раз. Обратите внимание, что это не позволяет нам использовать увеличение данных.

Вы можете найти полный код этого эксперимента здесь.Вы можете получить файл весов с Github. Мы не будем рассматривать, как модель создается и загружается — это уже описано в нескольких примерах Keras. Но давайте посмотрим, как мы записываем узкие места с помощью генераторов данных изображений:

  batch_size = 16

генератор = datagen.flow_from_directory (
        'данные / поезд',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = None, # это означает, что наш генератор будет выдавать только пакеты данных, без меток
        shuffle = False) # наши данные будут в порядке, поэтому все первые 1000 изображений будут кошками, затем 1000 собаками
# метод pred_generator возвращает результат модели при заданном
# генератор, который выдает пакеты большого количества данных
bottleneck_features_train = модель.pred_generator (генератор, 2000)
# сохраняем вывод как массив Numpy
np.save (открытый ('bottleneck_features_train.npy', 'w'), bottleneck_features_train)

генератор = datagen.flow_from_directory (
        'проверка данных',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = Нет,
        shuffle = False)
bottleneck_features_validation = model.predict_generator (генератор, 800)
np.save (open ('bottleneck_features_validation.npy', 'w'), bottleneck_features_validation)
  

Затем мы можем загрузить наши сохраненные данные и обучить небольшую полностью подключенную модель:

  train_data = np.load (open ('bottleneck_features_train.npy'))
# функции были сохранены по порядку, поэтому легко воссоздать метки
train_labels = np.array ([0] * 1000 + [1] * 1000)

validation_data = np.load (open ('bottleneck_features_validation.npy'))
validation_labels = np.array ([0] * 400 + [1] * 400)

model = Последовательный ()
model.add (Flatten (input_shape = train_data.shape [1:]))
model.add (Плотный (256, активация = 'relu'))
model.add (Выпадение (0,5))
model.add (Плотный (1, активация = 'сигмоид'))

model.compile (optimizer = 'rmsprop',
              loss = 'binary_crossentropy',
              метрики = ['точность'])

модель.подходят (train_data, train_labels,
          эпох = 50,
          batch_size = размер_пакета,
          validation_data = (данные_проверки, метки_проверки))
model.save_weights ('bottleneck_fc_model.h5')
  

Благодаря небольшому размеру эта модель очень быстро обучается даже на ЦП (1 с в эпоху):

  Обучить на 2000 образцах, проверить на 800 образцах
Эпоха 1/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - потеря: 0,8932 - в соответствии с: 0,7345 - val_loss: 0,2664 - val_acc: 0,8862
Эпоха 2/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - потеря: 0.3556 - согласно: 0.8460 - val_loss: 0.4704 - val_acc: 0.7725
...
Эпоха 47/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - потеря: 0,0063 - в соответствии с: 0,9990 - val_loss: 0,8230 - val_acc: 0,9125
Эпоха 48/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - убыток: 0,0144 - расчет: 0,9960 - val_loss: 0,8204 - val_acc: 0.9075
Эпоха 49/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - убыток: 0,0102 - в соответствии с: 0,9960 - val_loss: 0,8334 - val_acc: 0.9038
Эпоха 50/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - потеря: 0.0040 - согласно: 0.9985 - val_loss: 0.8556 - val_acc: 0.9075
  

Мы достигаем точности проверки 0,90–0,91: совсем неплохо. Это определенно частично связано с тем, что базовая модель была обучена на наборе данных, который уже включал собак и кошек (среди сотен других классов).

Тонкая настройка верхних уровней предварительно обученной сети

Чтобы еще больше улучшить наш предыдущий результат, мы можем попытаться «настроить» последний сверточный блок модели VGG16 вместе с классификатором верхнего уровня.Тонкая настройка состоит в том, чтобы начать с обученной сети, а затем повторно обучить ее на новом наборе данных с использованием очень небольших обновлений веса. В нашем случае это можно сделать за 3 шага:

• создать экземпляр сверточного основания VGG16 и загрузить его веса
• добавьте нашу ранее определенную полностью подключенную модель сверху и загрузите ее вес
• заморозить слои модели VGG16 до последнего сверточного блока

Обратите внимание:

• , чтобы выполнить точную настройку, все слои должны начинаться с правильно обученных весов: например, вы не должны накладывать случайно инициализированную полностью подключенную сеть поверх предварительно обученной сверточной базы.Это связано с тем, что большие обновления градиента, запускаемые случайно инициализированными весами, разрушили бы изученные веса в сверточной базе. В нашем случае именно поэтому мы сначала обучаем классификатор верхнего уровня, а только потом приступаем к тонкой настройке сверточных весов вместе с ним.
• мы выбираем точную настройку только последнего сверточного блока, а не всей сети, чтобы предотвратить переобучение, поскольку вся сеть будет иметь очень большую энтропийную емкость и, следовательно, сильную тенденцию к переобучению.Функции, изучаемые низкоуровневыми сверточными блоками, являются более общими и менее абстрактными, чем те, которые находятся на более высоких уровнях, поэтому разумно оставить фиксированными первые несколько блоков (более общие функции) и настроить только последний (более специализированные функции ).

Тонкая настройка

• должна выполняться с очень низкой скоростью обучения и, как правило, с оптимизатором SGD, а не с адаптивным оптимизатором скорости обучения, таким как RMSProp. Это сделано для того, чтобы количество обновлений оставалось очень небольшим, чтобы не повредить ранее изученные функции.

Вы можете найти полный код этого эксперимента здесь.

После создания экземпляра базы VGG и загрузки ее весов мы добавляем наш ранее обученный полностью подключенный классификатор сверху:

  # построить модель классификатора, которая будет помещена поверх сверточной модели
top_model = Последовательный ()
top_model.add (Flatten (input_shape = model.output_shape [1:]))
top_model.add (Плотный (256, активация = 'relu'))
top_model.add (Выпадение (0,5))
top_model.add (Плотный (1, активация = 'сигмоид'))

# обратите внимание, что необходимо начинать с полностью обученного
# классификатор, включая верхний классификатор,
# для успешной тонкой настройки
Топ модель.load_weights (top_model_weights_path)

# добавляем модель поверх сверточной базы
model.add (верхняя_модель)
  

Затем мы приступаем к замораживанию всех сверточных слоев до последнего сверточного блока:

  # установить первые 25 слоев (до последнего блока conv)
# на необучаемый (веса не будут обновляться)
для слоя в model.layers [: 25]:
    layer.trainable = Ложь

# компилируем модель с помощью оптимизатора SGD / импульса
# и очень медленная скорость обучения.
model.compile (loss = 'binary_crossentropy',
              optimizer = оптимизаторы.SGD (lr = 1e-4, импульс = 0,9),
              метрики = ['точность'])
  

Наконец, мы начинаем тренировать все это с очень медленной скоростью обучения:

  batch_size = 16

# подготовить конфигурацию дополнения данных
train_datagen = ImageDataGenerator (
        rescale = 1. / 255,
        shear_range = 0,2,
        zoom_range = 0,2,
        horizontal_flip = True)

test_datagen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1. / 255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory (
        train_data_dir,
        target_size = (img_height, img_width),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = 'двоичный')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory (
        validation_data_dir,
        target_size = (img_height, img_width),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = 'двоичный')

# настроить модель
model.fit_generator (
        train_generator,
        steps_per_epoch = nb_train_samples // размер партии,
        эпохи = эпохи,
        validation_data = validation_generator,
        validation_steps = nb_validation_samples // размер партии)
  

Этот подход дает нам точность проверки 0,94 после 50 эпох.Большой успех!

Вот еще несколько подходов, которые вы можете попытаться достичь выше 0,95:

• более агрессивное увеличение данных
• более агрессивный отсев
• Использование регуляризации L1 и L2 (также известное как «снижение веса»)
• точная настройка еще одного сверточного блока (наряду с большей регуляризацией)

На этом пост заканчивается! Напомним, вот где вы можете найти код для наших трех экспериментов:

Если у вас есть какие-либо комментарии к этому сообщению или предложения о будущих темах, которые нужно осветить, вы можете связаться с ними в Twitter.

200.000 новых и бывших в употреблении машин онлайн

Популярные подержанные машины:
200 лучших

-1k
-2k
-3 тыс.
-4 тыс.
-5 тыс.
-6 тыс.
-7 тыс.
-8 тыс.
-9 тыс.
-10 тыс.
-11 тыс.
-12 тыс.
-13 тыс.
-14 тыс.
-15 тыс.
-16 тыс.
-17 тыс.
-18 тыс.
-19 тыс.
-20 тыс.
-21 тыс.
-22 тыс.
-23 тыс.
-24 тыс.

Известные производители: А-Я

Вся информация, предложения и цены на этом сайте могут быть изменены и ни к чему не обязывают!

Используя этот веб-сайт, вы подтверждаете и соглашаетесь с нашими положениями и условиями и Заявлением о конфиденциальности .
Указанные товарные знаки принадлежат их владельцам.
Machineseeker Group GmbH не несет ответственности за содержание связанных сайтов.

© 1999-2020 Machineseeker Group GmbH.

.