Адсм это: АДСМ – вакцинация против дифтерии и столбняка

Corynebacterium diphtheriae, антитела

Антитела к возбудителю дифтерии (C. diphtheriae) – это специфические антитоксические белки-иммуноглобулины, вырабатываемые иммунной системой в ответ на инфицирование возбудителем дифтерии или вакцинацию дифтерийным анатоксином.

Синонимы русские

Суммарные антитела к возбудителю дифтерии (Corynebacterium diphtheriae), противодифтерийные антитела, антитела к дифтерийному анатоксину.

Синонимы английские

Anti-Corynebacterium diphtheriae antibodies, Anti-Diphtheria toxin antibodies, Corynebacterium diphtheriae toxoid antibody.

Метод исследования

Реакция непрямой гемагглютинации (РНГА).

Какой биоматериал можно использовать для исследования?

Венозную кровь.

Как правильно подготовиться к исследованию?

Не курить в течение 30 минут до исследования.

Общая информация об исследовании

Дифтерия – это передающееся воздушно-капельным путем острое инфекционное заболевание, возбудителем которого являются Corynebacterium diphtheriae (BL, бациллы Леффлера), вырабатывающие дифтерийный токсин. Источник инфекции – больной человек или бактерионоситель.

Инкубационный период составляет в среднем 2-5 дней. Клиническая картина заболевания характеризуется фибринозным воспалением слизистых оболочек ротоглотки и дыхательных путей и явлениями общей интоксикации. При токсической форме дифтерии могут поражаться еще сердце и нервная система.

В ответ на инфицирование возбудителем дифтерии или на вакцинацию дифтерийным анатоксином иммунной системой на 1-3-й день заболевания в крови вырабатываются антитоксические антитела, высокий титр которых сохраняется на протяжении нескольких недель.

Для чего используется исследование?

• Чтобы диагностировать дифтерию.
• Чтобы оценить напряженность противодифтерийного иммунитета при определении целесообразности ревакцинации и контроле за ее эффективностью.
• В качестве дифференциальной диагностики (наряду с другими исследованиями) при заболеваниях, протекающих со сходными симптомами, таких как ангины различной этиологии, паратонзиллярный абсцесс, инфекционный мононуклеоз, острый ларинготрахеит, эпиглоттит, бронхиальная астма.

Когда назначается исследование?

• При симптомах дифтерийной инфекции – двукратно (на 1-3-й и 7-10-й день заболевания).
• При определении показаний к вакцинации или ревакцинации.
• Если необходимо оценить эффективность вакцинации против дифтерии – до и после введения вакцины с оценкой титра антител в динамике.

Что означают результаты?

Референсные значения

Титр: > 1:80.

Причины положительного результата:

• текущая или перенесенная дифтерийная инфекция,
• проведенная вакцинация против дифтерии.

Причины отрицательного результата:

• слабый иммунитет (или его отсутствие) к дифтерии из-за большой давности вакцинации против дифтерии или из-за того, что пациент никогда не болел дифтерией,
• отсутствие иммунного ответа или слабый иммунный ответ на возбудителя дифтерии вследствие нарушений в иммунной системе.

Вакцина от ковида и менструальный цикл: странный побочный эффект?

• Ольга Робинсон и Рейчел Шраер
• BBC Reality Check

17 мая 2021

Автор фото, Getty Images

Когда вы придете делать прививку от коронавируса, вас, скорее всего, предупредят о возможных побочных эффектах: высокой температуре, головной боли или боли в руке. Через день-два все это должно пройти. Но о том, что у женщин вдобавок может измениться менструальный цикл, в листовках пока ничего нет.

При этом женщины по всему миру стали задаваться вопросом: не могут ли преждевременные, сильные или чересчур болезненные месячные быть результатом прививки.

Когда профессор Кейт Клэнси из Университета американского штата Иллинойс поделилась в «Твиттере» сообщением о том, что после прививки вакциной Moderna у нее случились необычно сильные месячные, она немедленно получила десятки ответов. Женщины подтверждали, что у них был похожий опыт. В результате Клэнси вместе со своей коллегой-ученой Кэтрин Ли запустила опросник, в котором попросила участников поделиться своими наблюдениями.

Мы пока что не знаем, именно ли вакцина вызывает эти изменения, поскольку вопрос конкретно не изучался. Не исключено, что после вакцинации женщины просто внимательнее обычного следили за своим организмом. Или же они могли отнести изменения на счет прививки, узнав об опыте других.

Однако, как говорит доктор Виктория Мейл, специалист в области репродуктивной иммунологии из Имперского колледжа Лондона, некоторые женщины, у которых уже случилась менопауза, а также те, кто принимает гормональные препараты, останавливающие месячные, сообщали о кровотечениях. Поэтому доктор Мейл подозревает, что какая-то физическая реакция все же происходит.

И хотя эта связь не доказана, логически можно было предположить, что вакцина вносит изменения в менструальный цикл. При этом для беспокойства поводов нет, подчеркивают специалисты. По их словам, хотя месячные могут быть неожиданными и тяжелыми, это не свидетельствует о долгосрочном вреде для здоровья.

Влияние на месячные «весьма вероятно»

Внутренняя слизистая оболочка матки (эндометрий) является частью иммунной системы. Иммунные клетки, которые вообще есть почти во всех частях тела, играют важную роль в формировании эндометрия, поддержке его работы и разрушении. Каждый месяц он утолщается при подготовке к беременности, а если яйцеклетка не была оплодотворена, не пригодившийся слой слизистой отторгается. Как раз он и выходит с кровью в форме месячных.

После прививки же по всему телу циркулируют многочисленные химические сигналы, которые потенциально могут повлиять на работу иммунных клеток. Они, в частности, могут вызвать ранее отслоение эндометрия, а вместе с ним — неожиданные признаки менструации, объясняет доктор Виктория Мейл.

Связь между вакцинацией и изменениями менструального цикла весьма вероятна, соглашается Александра Оверн, ученая из Оксфордского университета. По ее словам, период овуляции (выброса яйцеклетки навстречу потенциальному сперматозоиду) может измениться из-за воспаления в организме — когда, например, у человека температура. Но вакцины также могут вызвать подобную реакцию организма: иммунная система приходит в боевую готовность и начинает производить антитела и другие клетки для борьбы с заболеванием.

Ранее проведенное исследование показало, как воспаление, вызванное инфекцией, приводит к более болезненным месячным.

Связи с выкидышем нет

Но эти явления не связаны с риском выкидыша, подчеркивает Виктория Мейл. Во время беременности в слизистой матки происходят другие процессы, в частности, при участии плаценты, которая соединяет плод с матерью.

По словам доктора Мейл, многочисленные данные показывают, что беременные женщины после вакцинации не становились более подвержены риску выкидыша.

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

По имеющимся данным, вакцина от Covid-19 не увеличивает риск выкидыша, в отличие от самого заболевания

Зато другие исследования показывают, что инфекционные заболевания, в том числе Covid-19, действительно повышают риск потерять ребенка или родить раньше срока, отмечает Александра Оверн из Оксфордского университета.

Все последствия носят временный характер

Известно, что у вакцин против гриппа и вируса папилломы человека (ВПЧ) имеется такой временный побочный эффект, как сдвиг менструального цикла, однако долговременные последствия при этом не наблюдаются.

К тому же, по словам Виктории Мейл, есть множество свидетельств того, что это никак не влияет на способность к деторождению.

Тем не менее, хотя повода для беспокойства нет, доктор Мейл и другие ученые, с которыми мы беседовали, говорят о необходимости проведения дополнительных исследований влияния вакцинации на менструальный цикл, чтобы люди могли знать, чего им стоит ожидать или опасаться.

«Проблема здесь в том, что вопросам женского здоровья часто не придают должного значения», — отмечает Мейл.

«Представьте, вам не сказали, что температура может быть побочным эффектом вакцинации», — написала на своем просветительском сайте гинеколог Джен Гантер. — Наверняка в этом случае вы начнете беспокоиться и недоумевать, хотя всего-навсего у вас обычный послепрививочный жар. С изменениями менструального цикла именно такая ситуация».

Похожая ситуация с женщинами в постменопаузном периоде и мужчинами-трансгендерами, принимающими препараты для остановки месячных. У них неожиданное кровотечение может вызвать серьезную тревогу, будучи потенциальным симптомом рака. Поэтому им также важно знать, что после прививки такой неопасный побочный эффект возможен, если связь между прививкой и месячными подтвердят научно, объясняет ученый из США Кэтрин Ли.

Но любой человек, заметивший необычное для себя кровотечение, должен подумать о том, чтобы обратиться к врачу, говорит Сюзан Уорд, вице-президент британского Королевского колледжа акушеров и гинекологов.

Дезинформация о вакцинах

Тем временем, идею о том, что вакцины могут влиять на ход месячных, подхватили распространители мифов в соцсетях.

Группы антипрививочников и сторонники теорий заговоров стали преподносить реальные истории женщин как доказательство того, что вакцины наносят вред и являются частью плана обесплодить весь мир, задуманного некими мировыми элитами.

За последние несколько недель в соцсетях активно циркулировали и вызывали ажиотаж посты о том, что менструальный цикл женщины может измениться от одного нахождения рядом с вакцинированными.

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Противники вакцинации считают, что мировые элиты хотят обесплодить мир

В одном из таких видео, которое с середины апреля набрало сотни тысяч просмотров, некий «практикующий специалист по репродуктивному здоровью» предупреждает зрителей, что «менструальные циклы женщин подвергаются серьезным изменениям даже если они сами не прививались».

Другие отрицатели прививок и приверженцы холистической медицины в не менее популярных соцсетевых постах утверждали, что белковые шипы могут передаваться от вакцинированных людей остальным. Это физически невозможно.

Большинство вакцин от Covid-19 «инструктируют» организм создать маленький фрагмент шипа вируса — чтобы организм научился с ним бороться. Белок-шип затем разлагается или уничтожается. Сам механизм передачи инструкции — матричная РНК — тоже очень хрупкий. Поэтому вакцины так трудно хранить и перевозить.

Ни одна из вакцин не дает частям вируса реплицироваться, не говоря о том, чтобы передаваться другим людям. Единственное, что реплицируется — это ваши иммунные клетки, которые производят антитела для борьбы с вирусом.

Вакцинопрофилактика — Медицинский клинический центр Медика

Вакцинопрофилактика – это благо цивилизации, отказываться от которого, по меньшей мере, глупо. Развитие коммуникаций на сегодняшний день так «перемешивает» население земного шара, что надеяться избежать заражения в связи с проживанием в благополучной стране просто нелепо.

Вы можете защитить своего малыша от дифтерии, коклюша, полиомиелита бесклеточными вакцинами пентаксим, тетраксим или инфанрикс, снизив реактогенность цельноклеточной АКДС.

Дифтерия – не редкое заболевание, а лишь забытое во многих развитых странах, но несущее опасность возрождения. Как только начинаются проблемы с вакцинопрофилактикой, так возникает эпидемия.

Уровень заболеваемости коклюшем очень высок, это одна из самых частых причин хронического кашля у взрослых. Сложность в лечении заключается в неэффективности антибиотикотерапии. Основная задача иммунизации – обеспечение защиты самой младшей возрастной группы, поскольку именно для них коклюш представляет наибольшую опасность.

До введения вакцинации против полиомиелита он был лидирующей причиной детской инвалидности. История полиомиелита полна трагических страниц. Даже после выздоровления от острого паралитического полиомиелита через 15-30 лет наблюдается мышечная слабость и боли в мышцах.

Имеющиеся вакцины для иммунизации в медицинском центре «Grand Medika»

• Вакцинация против коклюша, дифтерии, столбняка, полиомиелита вакциной «пентаксим», Франция.  Вакцина коньюгированная с минимумом побочных реакций. Для детей от 3-х месяцев. Вакцина инфанрикс против коклюша, дифтерии, столбняка

• Вакцинация против гепатита В вакциной «энджерикс» для детей и взрослых. Производство – Бельгия

• Вакцинация против пневмококковой инфекции для взрослых и детей старше 2-х лет вакциной «пневмовакс» (США), дети младшего возраста – вакциной «Превенар»

• Вакцинация против клещевого энцефалита вакцинами отечественного производства «Клещ-э-вак» и «Энцевир»

• Вакцинация против гепатита А вакциной «Хаврикс» для детей и взрослых.

• Вакцинация против полиомиелита оральной вакциной «БиВак» детям для вакцинации и ревакцинации

• Вакцинация против вируса папилломы человека (ВПЧ) вакциной «церварикс».

• Вакцинация против гриппа вакциной производства Нидерланды «Инфлювак», «Ваксигрип» производства Франции

• Вакцинация против менингококковой инфекции вакциной «Менактра» производства США

• Вакцинация и ревакцинация против кори, паротита, краснухи вакциной «Приорикс», Франция

Вакцинация против ротавирусной инфекции

Ротавирусная инфекция — основная причина острого гастроэнтерита у детей (жидкий стул бессчетное количество раз, повторная рвота), к возрасту 5 лет ее переносят практически все дети. Ротавирусы – одна из причин внутрибольничных диарей. Дети быстро обезвоживаются и попадают в стационар. Вакцина РотаТек вводится по 2,0 мл 3-х кратно через рот с интервалом 4-6 недель, первую дозу вводят между 6 и 12 неделями, завершая вакцинацию к 32 нед.

Вакцинация против против коклюша, дифтерии, столбняка, полиомиелита вакцинами пентаксим, инфанрикс, тетраксим, инфанрикс гекса. Вакцины бесклеточные с минимумом побочных реакций. 

Дифтерия – не редкое заболевание, а лишь забытое во многих развитых странах, но несущее опасность возрождения. Уровень заболеваемости коклюшем очень высок, это одна из самых частых причин хронического кашля у взрослых. Сложность в лечении заключается в неэффективности антибиотикотерапии. До введения вакцинации против полиомиелита он был лидирующей причиной детской инвалидности. 

Схемы вакцинации

Курс вакцинации состоит из 3 доз, начиная с 3-х месячного возраста и ревакцинация через год после третьей дозы. Вторая ревакцинация проводится перед школой, в 6 лет. 

Вакцинация против кори, паротита, краснухи

До сих пор регистрируются вспышки кори в мире. Паротит – далеко не безобидная инфекция; помимо серозного менингита, орхита, отмечаются случаи глухоты. Синдром врожденной краснухи – следствие перенесенной краснухи женщиной во время беременности.

Вакцинация в Центре проводится вакциной приорикс, Бельгия в возрасте 12 мес. ребенку и ревакцинация в 6 лет.

Вакцинация против менингококковой инфекции

Источник инфекции – носители менингококков. Заболевание протекает с менингококцемией, приводящей к менингиту, сепсису, множественным поражениям внутренних органов. Иммунизация проводится коньюгированной вакциной Менактра с 9-месячного возраста двухкратно, после 2-х лет – однократно. Важна вакцинация и для путешественников, у которых риск заболеть гораздо выше.

Вакцинация против гепатита А

Гепатит А распространяется фекально-оральным путем, чаще в регионах с низким санитарным стандартом. Заболевание протекает с острым поражением печени. Иммунизации вакциной хаврикс 720 подлежат дети с годовалого возраста, хаврикс 1440 – взрослые, особенно в зоне вспышек, а также больные с хроническим гепатитом В и С. Рекомендовано введение второй дозы с интервалом 9-12 месяцев. Очень важна вакцинация для путешественников, которые заболевают гораздо чаще. 

Вакцинация против ветряной оспы

Крайне контагиозная инфекция, которая вызывается группой герпесвирусов. Ветряная оспа оспасна осложнениями: пневмонией, энцефалитом, токсическим шоком. Предсказать, как потечет болезнь, очень сложно. Вирус, который вызывает ветряную оспу – Varicella zoster – остается в организме человека на всю жизнь. Экономические потери из-за ветряной оспы  занимают 2 место по величине из всех инфекционных заболеваний. В России для иммунизации используется варилрикс с годовалого возраста, двухкратно с интервалом 6-8 недель.

Adam — последние тенденции в оптимизации глубокого обучения. | Виталий Бушаев

Adam [1] — это адаптивный алгоритм оптимизации скорости обучения, разработанный специально для обучения глубоких нейронных сетей. Впервые опубликованный в 2014 году, Адам был представлен на очень престижной конференции для практиков глубокого обучения — ICLR 2015. Документ содержал несколько очень многообещающих диаграмм, показывающих огромный прирост производительности с точки зрения скорости обучения. Однако через некоторое время люди начали замечать, что в некоторых случаях Адам действительно находит худшее решение, чем стохастический градиентный спуск.Было проведено множество исследований, направленных на решение проблем Адама.

Алгоритмы используют возможности методов адаптивной скорости обучения, чтобы найти индивидуальную скорость обучения для каждого параметра. Он также имеет преимущества Adagrad [10], который действительно хорошо работает в настройках с разреженными градиентами, но борется с невыпуклой оптимизацией нейронных сетей, и RMSprop [11], который решает некоторые проблемы Adagrad и действительно работает. хорошо в он-лайн настройках. Согласно статье Андрея Карпати «Взгляд на тенденции машинного обучения» популярность Адама растет в геометрической прогрессии.

В этом посте я сначала представлю алгоритм Адама, представленный в исходной статье, а затем рассмотрю последние исследования вокруг него, которые демонстрируют некоторые потенциальные причины, по которым алгоритмы работают хуже, чем классический SGD в некоторых областях, и предоставляют несколько решений, которые сужают разрыв между SGD и Адамом.

Адама можно рассматривать как комбинацию RMSprop и стохастического градиентного спуска с импульсом. Он использует квадраты градиентов для масштабирования скорости обучения, как RMSprop, и использует преимущество импульса, используя скользящее среднее градиента вместо самого градиента, как SGD с импульсом.Давайте подробнее рассмотрим, как это работает.

Adam — это метод адаптивной скорости обучения, что означает, что он вычисляет индивидуальную скорость обучения для различных параметров. Его название происходит от оценки адаптивного момента, и оно вызвано тем, что Адам использует оценки первого и второго моментов градиента, чтобы адаптировать скорость обучения для каждого веса нейронной сети. Итак, что такое момент? N-й момент случайной величины определяется как ожидаемое значение этой переменной в степени n.Более формально:

м — момент, X — случайная переменная.

Может быть довольно сложно понять эту идею в первый раз, поэтому, если вы не понимаете ее полностью, вы все равно должны продолжать, вы все равно сможете понять, как работают алгоритмы. Обратите внимание, что градиент функции стоимости нейронной сети можно рассматривать как случайную величину, поскольку он обычно вычисляется на некотором небольшом случайном пакете данных. Первый момент — это среднее значение, а второй — нецентрированная дисперсия (это означает, что мы не вычитаем среднее значение во время расчета дисперсии).Позже мы увидим, как мы используем эти значения, прямо сейчас мы должны решить, как их получить. Для оценки моментов Адам использует экспоненциально скользящие средние, вычисленные на градиенте, вычисленном в текущем мини-пакете:

Скользящие средние градиента и квадрата градиента.

Где m и v — скользящие средние, g — градиент текущего мини-пакета, а бета — новые введенные гиперпараметры алгоритма. У них действительно хорошие значения по умолчанию 0,9 и 0,999 соответственно. Эти ценности практически никто никогда не меняет.Векторы скользящих средних инициализируются нулями на первой итерации.

Чтобы увидеть, как эти значения соотносятся с моментом, определенным как в первом уравнении, давайте посмотрим на ожидаемые значения наших скользящих средних. Поскольку m и v являются оценками первого и второго моментов, мы хотим иметь следующее свойство:

Ожидаемые значения оценок должны равняться параметру, который мы пытаемся оценить, так как это происходит, параметр в нашем случае также является ожидаемое значение.Если эти свойства верны, это будет означать, что у нас есть несмещенных оценок . (Чтобы узнать больше о статистических свойствах различных оценщиков, обратитесь к книге Яна Гудфеллоу Deep Learning, глава 5, посвященная основам машинного обучения). Теперь мы увидим, что это не относится к нашим скользящим средним. Поскольку мы инициализируем средние значения нулями, оценки смещены в сторону нуля. Докажем это для m (доказательство для v будет аналогично). Чтобы доказать, что нам нужно вычислить m для самого первого градиента.Давайте попробуем развернуть пару значений m, чтобы увидеть шаблон, который мы собираемся использовать:

Как видите, чем дальше мы идем, расширяя значение m, тем меньше первых значений градиентов вносят вклад в общее значение. , поскольку они умножаются на все меньшую и меньшую бета-версию. Захватив этот шаблон, мы можем переписать формулу для нашей скользящей средней:

Теперь давайте посмотрим на ожидаемое значение m, чтобы увидеть, как оно соотносится с истинным первым моментом, чтобы мы могли исправить несоответствие двух значений. :

Коррекция смещения для первого оценщика импульса

В первой строке мы используем нашу новую формулу для скользящего среднего, чтобы расширить m.Затем мы аппроксимируем g [i] с помощью g [t]. Теперь мы можем вычесть его из суммы, поскольку теперь он не зависит от i. Поскольку приближение происходит, в формуле появляется ошибка C. В последней строке мы просто используем формулу суммы конечного геометрического ряда. Из этого уравнения следует обратить внимание на две вещи.

1. У нас есть необъективная оценка. Это верно не только для Адама, то же верно и для алгоритмов, использующих скользящие средние (SGD с импульсом, RMSprop и т. Д.).
2. Это не будет иметь большого эффекта, если не начнется обучение, потому что значение бета в степени t быстро приближается к нулю.

Теперь нам нужно скорректировать оценщик, чтобы ожидаемое значение было именно тем, которое нам нужно. Этот шаг обычно называют коррекцией смещения. Окончательные формулы для нашей оценки будут следующими:

Оценки с поправкой на смещение для первого и второго моментов.

Осталось только использовать эти скользящие средние для индивидуального масштабирования скорости обучения для каждого параметра. В Адаме это делается очень просто: для обновления веса мы делаем следующее:

Где w — веса модели, eta (выглядит как буква n) — это размер шага (он может зависеть от итерации).Вот и все, это правило обновления для Адама. Некоторым людям может быть легче понять такие концепции в коде, поэтому вот возможная реализация Адама на python:

Есть два небольших варианта Адама, которые я не вижу на практике, но они реализованы в значительной степени. фреймворки обучения, поэтому стоит упомянуть их вкратце.

Первый, названный Adamax , был представлен авторами Adam в той же статье. Идея с Adamax состоит в том, чтобы рассматривать значение v как норму L2 отдельных текущих и прошлых градиентов.Мы можем обобщить его на правило обновления Lp, но оно становится довольно нестабильным для больших значений p. Но если мы используем частный случай нормы L-бесконечности, это приводит к удивительно стабильному и хорошо работающему алгоритму. Вот как реализовать Adamax с python:

Второй вариант немного сложнее понять, он называется Nadam [6]. Номер Nadam был опубликован Тимоти Дозатом в статье «Включение импульса Нестерова в Адама». Как следует из названия, идея состоит в том, чтобы использовать термин импульса Нестерова для первых скользящих средних.Давайте посмотрим на правило обновления SGD с импульсом:

SGD с правилом обновления импульса

Как показано выше, правило обновления эквивалентно шагу в направлении вектора импульса, а затем шагу в направлении градиента. Однако шаг импульса не зависит от текущего градиента, поэтому мы можем получить более качественное направление шага градиента, обновив параметры с шагом импульса перед вычислением градиента. Для этого мы модифицируем обновление следующим образом:

f — функция потерь для оптимизации.

Итак, с помощью ускоренного импульса Нестерова мы сначала делаем большой скачок в направлении предыдущего накопленного градиента, а затем измеряем градиент, в котором мы закончили, чтобы внести поправку. Есть отличная визуализация из конспектов лекций cs231n:

sourec: CS231n конспектов лекций.

Тот же метод можно применить к Адаму, заменив первую скользящую среднюю на ускоренный импульс Нестерова. Здесь можно применить один вычислительный трюк: вместо обновления параметров, чтобы сделать шаг импульса и вернуться обратно, мы можем добиться того же эффекта, применив шаг импульса временного шага t + 1 только один раз, во время обновления предыдущего временного шага. t вместо t + 1.Используя этот трюк, реализация Nadam может выглядеть так:

Здесь я перечисляю некоторые свойства Adam, для доказательства их истинности обратитесь к статье.

1. Фактический размер шага, сделанный Адамом на каждой итерации, приблизительно ограничен гиперпараметром размера шага. Это свойство добавляет интуитивное понимание к предыдущему неинтуитивному гиперпараметру скорости обучения.
2. Размер шага правила обновления Адама инвариантен к величине градиента, что очень помогает при прохождении через области с крошечными градиентами (например, седловые точки или овраги).В этих областях SGD изо всех сил пытается быстро сориентироваться в них.
3. Adam был разработан, чтобы объединить преимущества Adagrad, который хорошо работает с разреженными градиентами, и RMSprop, который хорошо работает в онлайн-настройках. Обладая и тем, и другим, мы можем использовать Адама для более широкого круга задач. Адама также можно рассматривать как комбинацию RMSprop и SGD с импульсом.

Когда впервые был представлен Адам, люди были очень взволнованы его силой. Документ содержал несколько очень оптимистичных диаграмм, показывающих огромный прирост производительности с точки зрения скорости обучения:

источник: исходный документ Адама

Затем в документе Надам были представлены диаграммы, которые показали даже лучшие результаты:

источник: документ Надам

Однако через некоторое время люди начали заметив, что, несмотря на превосходное время обучения, Адам в некоторых областях не подходит к оптимальному решению, поэтому для некоторых задач (таких как классификация изображений в популярных наборах данных CIFAR) современные результаты по-прежнему достигаются только путем применения SGD с импульсом .Более того, Wilson et. al [9] показал в своей статье «Предельная ценность методов адаптивного градиента в машинном обучении», что адаптивные методы (такие как Adam или Adadelta) не обобщают так же хорошо, как SGD с импульсом при тестировании на разнообразном наборе задач глубокого обучения, отговаривать людей использовать популярные алгоритмы оптимизации. С тех пор было проведено много исследований, чтобы проанализировать плохое обобщение Адама, пытающегося сократить разрыв с SGD.

Нитиш Шириш Кескар и Ричард Сохер в своей статье «Повышение эффективности обобщения путем перехода с Адама на SGD» [5] также показали, что, переключившись на SGD во время тренировочного обучения, они смогли получить лучшую силу обобщения, чем при использовании одного Адама. .Они предложили простое исправление, использующее очень простую идею. Они заметили, что на ранних этапах обучения Адам все еще превосходит SGD, но позже обучение становится насыщенным. Они предложили простую стратегию, которую назвали SWATS , в которой они начинают обучать глубокую нейронную сеть с Адамом, но затем переключаются на SGD при достижении определенных критериев. Им удалось достичь результатов, сравнимых с SGD, с темпом.

Одна важная вещь в выяснении того, что не так с Адамом, заключалась в анализе его конвергенции.Авторы доказали, что Адам сходится к глобальному минимуму в выпуклых условиях в своей исходной статье, однако несколько статей позже обнаружили, что их доказательство содержало несколько ошибок. Блок и др. В [7] утверждали, что они обнаружили ошибки в исходном анализе сходимости, но все же доказали, что алгоритм сходится, и представили доказательство в своей статье. Еще одна недавняя статья сотрудников Google была представлена ​​на ICLR 2018 и даже получила награду за лучшую работу. Чтобы углубиться в их статью, я должен сначала описать структуру, использованную авторами Адама для доказательства того, что она сходится для выпуклых функций.

В 2003 году Мартин Зинкевич представил задачу онлайн-выпуклого программирования [8]. В представленных настройках у нас есть последовательность выпуклых функций c1, c2 и т.д. (функция потерь, выполняемая в i-м мини-пакете в случае оптимизации глубокого обучения). Алгоритм, который решает проблему (Адам) в каждой временной метке t, выбирает точку x [t] (параметры модели), а затем получает функцию потерь c для текущей временной метки. Этот параметр позволяет решить множество реальных проблем, примеры которых можно найти во введении к статье.Для понимания того, насколько хорошо работает алгоритм, значение сожаления алгоритма после T раундов определяется следующим образом:

Сожаление алгоритма в онлайн-выпуклом программировании

где R — сожаление, c — функция потерь на t-м мини-пакете, w — вектор параметров модели (весов), а w звездочка — оптимальное значение вектора весов. Наша цель — доказать, что алгоритм сожалеет о том, что R (T) = O (T) или меньше, что означает, что в среднем модель сходится к оптимальному решению. Мартин Зинкевич в своей статье доказал, что градиентный спуск сходится к оптимальным решениям в этой ситуации, используя свойство выпуклых функций:

Хорошо известное свойство выпуклых функций.

Тот же подход и структура использовали авторы Адама, чтобы доказать, что их алгоритм сходится к оптимальным решениям. Reddi et al. [3] обнаружили несколько ошибок в своем доказательстве, основная из которых связана со значением, которое появляется как в документах Адама, так и в статьях «Улучшение Адама» для доказательства сходимости:

Где V определяется как абстрактная функция, которая масштабирует скорость обучения для параметров, которые различаются для каждый индивидуальный алгоритм. Для Адама это скользящие средние прошлых градиентов в квадрате, для Адаграда это сумма всех прошлых и текущих градиентов, для SGD это всего лишь 1.Авторы обнаружили, что для работы доказательства это значение должно быть положительным. Легко видеть, что для SGD и Adagrad это всегда положительно, однако для Адама (или RMSprop) значение V может действовать неожиданно. Они также представили пример, в котором Адам не может сойтись:

Адам не справляется с этой последовательностью

Для этой последовательности легко видеть, что оптимальным решением является x = -1, однако, как показывают авторы, Адам сходится к весьма неоптимальным значение x = 1. Алгоритм получает большой градиент C один раз каждые 3 шага, а в то время как другие 2 шага он наблюдает градиент -1, который перемещает алгоритм в неправильном направлении.Поскольку значения размера шага часто уменьшаются со временем, они предложили исправление, заключающееся в сохранении максимума значений V и использовании его вместо скользящего среднего для обновления параметров. Полученный алгоритм называется Amsgrad. Мы можем подтвердить их эксперимент с помощью этой небольшой записной книжки, которую я создал, которая показывает, что различные алгоритмы сходятся в последовательности функций, определенной выше.

Амсград без коррекции смещения

Насколько это помогает на практике с реальными данными? К сожалению, я не видел ни одного случая, когда это помогло бы добиться лучших результатов, чем Адам.Филип Корзеневский в своем посте описывает эксперименты с Амсградом, которые показывают аналогичные результаты с Адамом. Сильвен Гуггер и Джереми Ховард в своем посте показывают, что в их экспериментах Амсград на самом деле работает даже хуже, чем Адам. Некоторые рецензенты статьи также указали, что проблема может заключаться не в самом Адаме, а в структуре, которую я описал выше, для анализа сходимости, которая не допускает большой настройки гиперпараметров.

Одна статья, которая, как оказалось, действительно помогла Адаму, — это «Исправление регуляризации снижения веса у Адама» [4] Ильи Лощилова и Фрэнка Хаттера.Эта статья содержит множество статей и идей по Адаму и снижению веса. Во-первых, они показывают, что, несмотря на распространенное мнение, регуляризация L2 — это не то же самое, что уменьшение веса, хотя оно эквивалентно стохастическому градиентному спуску. В 1988 году было введено снижение веса:

Где лямбда — гиперпараметр спада веса, который нужно настроить. Я немного изменил обозначения, чтобы они соответствовали остальной части сообщения. Как определено выше, уменьшение веса применяется на последнем шаге при обновлении веса, штрафуя за большие веса.Традиционно для SGD это реализовано с помощью L2-регуляризации, в которой мы модифицируем функцию стоимости, чтобы она содержала L2-норму весового вектора:

Исторически, методы стохастического градиентного спуска унаследовали этот способ реализации регуляризации убывания веса, как и Адам. . Однако регуляризация L2 не эквивалентна уменьшению веса для Адама. При использовании L2-регуляризации штраф, который мы используем для больших весов, масштабируется скользящим средним прошлых и текущих квадратов градиентов, и поэтому веса с большой типичной величиной градиента регуляризуются на меньшую относительную величину, чем другие веса.Напротив, уменьшение веса упорядочивает все веса одним и тем же фактором. Чтобы использовать уменьшение веса с Адамом, нам нужно изменить правило обновления следующим образом:

Правило обновления Адама с уменьшением веса

Показав, что эти типы регуляризации различаются для Адама, авторы продолжают показывать, насколько хорошо это работает с ними обоими. Разница в результатах очень хорошо показана на диаграмме из статьи:

Первая ошибка теста ResNet на CIFAR-10, измеренная после 100 эпох

Эти диаграммы показывают взаимосвязь между скоростью обучения и методом регуляризации.Цвет показывает высокий минимум, ошибка теста для этой пары гиперпараметров. Как мы видим выше, не только Адам со снижением веса получает гораздо меньшую ошибку теста, но на самом деле помогает разделить скорость обучения и гиперпараметр регуляризации. На левом рисунке мы можем видеть, что если мы изменим параметры, скажем, скорость обучения, то для того, чтобы снова достичь оптимальной точки, нам также нужно будет изменить коэффициент L2, показывая, что эти два параметра взаимозависимы. Эта зависимость способствует тому, что настройка гиперпараметров иногда является очень сложной задачей.На правом рисунке мы видим, что пока мы остаемся в некотором диапазоне оптимальных значений для одного параметра, мы можем изменять другой независимо.

Другой вклад автора статьи показывает, что оптимальное значение для снижения веса фактически зависит от количества итераций во время обучения. Чтобы справиться с этим фактом, они предложили простую адаптивную формулу для установки спада веса:

, где b — размер пакета, B — общее количество тренировочных точек за эпоху, а T — общее количество эпох.Это заменяет лямбда гиперпараметрическую лямбду на новую нормализованную лямбду.

Авторы даже не остановились на достигнутом, исправив снижение веса, они попытались применить график скорости обучения с теплыми перезапусками с новой версией Адама. Горячие перезапуски очень помогли при стохастическом градиентном спуске, я больше говорю об этом в своем посте «Улучшение того, как мы работаем со скоростью обучения». Но раньше Адам сильно отставал от SGD. С новым снижением веса Адам добился гораздо лучших результатов при перезапуске, но он все еще не так хорош, как SGDR.

Еще одна попытка исправить Адама, которую я не видел на практике, предложена Zhang et. al в своей статье «Нормализованный Адам, сохраняющий направление» [2]. В документе отмечаются две проблемы с Адамом, которые могут вызвать худшее обобщение:

1. Обновления SGD лежат в диапазоне исторических градиентов, в то время как для Адама это не так. Это различие также наблюдалось в уже упомянутой статье [9].
2. Во-вторых, хотя величины обновлений параметров Адама инвариантны к удалению масштаба градиента, влияние обновлений на одну и ту же общую сетевую функцию по-прежнему зависит от величин параметров.

Для решения этих проблем авторы предлагают алгоритм, который они называют Нормализованным Адамом, сохраняющим направление. Алгоритмы настраивают Адама следующим образом. Во-первых, вместо оценки средней величины градиента для каждого отдельного параметра он оценивает средний квадрат нормы L2 вектора градиента. Поскольку теперь V — скалярное значение, а M — вектор в том же направлении, что и W, направление обновления является отрицательным направлением m и, таким образом, находится в диапазоне исторических градиентов w.Для второго алгоритмы перед использованием градиента проецируют его на единичную сферу, а затем после обновления веса нормализуются по своей норме. Для более подробной информации следуйте их статье.

Adam — определенно один из лучших алгоритмов оптимизации для глубокого обучения, и его популярность очень быстро растет. Хотя люди заметили некоторые проблемы с использованием Adam в определенных областях, исследователи продолжают работать над решениями, чтобы привести результаты Adam к тому же уровню, что и SGD.

1. Дидерик П.Кингма и Джимми Лей Ба. Адам: Метод стохастической оптимизации. 2014. arXiv: 1412.6980v9
2. Zijun Zhang et al. Нормализованный Адам, сохраняющий направление. 2017. arXiv: 1709.04546v2
3. Сашанк Дж. Редди, Сатьен Кале, Санджив Кумар. О конвергенции Адама и загробного мира. 2018.
4. Илья Лощилов, Фрэнк Хаттер. Исправление регуляризации снижения веса у Адама. 2017. arXiv: 1711.05101v2
5. Нитиш Шириш Кескар, Ричард Сохер. Повышение производительности обобщения путем переключения с Adam на SGD.2017 arXiv: 1712.07628v1
6. Тимофей Дозат. Включение импульса Нестерова в Адама. 2016.
7. Себастьян Бок, Йозеф Гоппольд, Мартин Вайс. Улучшение доказательства сходимости ADAM-Optimizer. 2018. arXiv: 1804.10587v1
8. Мартин Зинкевич. Выпуклое онлайн-программирование и обобщенное бесконечно малое градиентное восхождение. 2003.
9. Ашиа К. Уилсон, Ребекка Рулофс, Митчелл Стерн, Натан Сребро, Бенджамин Рехт. Предельная ценность методов адаптивного градиента в машинном обучении.2017. arXiv: 1705.08292v2
10. Джон Дучи, Элад Хазан и Йорам Сингер. Адаптивные субградиентные методы для онлайн-обучения и стохастической оптимизации. Journal of Machine Learning Research, 12: 2121–2159, 2011.
11. Таймен Тилеман и Джеффри Хинтон. Лекция 6.5-rmsprop: Разделите градиент на скользящее среднее его недавней величины. COURSERA: нейронные сети для машинного обучения, 4 (2): 26–31, 2012.

Первый человек или первый король? Представление Адама в повествовании об Эдеме — статьи

Упущенные из виду «другие»

В повествовании Адама есть несколько особенностей, которые читатели склонны упускать из виду или слишком быстро отвергать, читая его через парадигму «первоначальной пары».Например, одним важным признаком того, что это не история «оригинальной пары», является тот факт, что в ней есть несколько ссылок на другие человеческие группы, уже делящие мир с Адамом!

На протяжении всей истории церкви христиане боролись с ребяческими вопросами (которые часто оказываются самыми лучшими вопросами!), Например: «Чего боялся Каин, когда его послали к востоку от Эдема?» (Бытие 4: 14-15) и «Где Каин взял жену?» (4: 17а) и «Кто населял город, основанный Каином?» (4: 17б). Такие вопросы обычно объясняются так, чтобы соответствовать тезису «исходной пары».Однако в самой книге Бытия нет объяснения происхождения этих популяций. В самом деле, нет никаких указаний на то, что в повествовании ожидается, что мы удивимся их присутствию, и нет никаких попыток связать эти группы с Адамом.

Именно Августин первым предложил объяснение, которое с тех пор стало общепринятым. Августин предположил, что «другие сыновья и дочери» Адама, упомянутые в более позднем перикопе (Бытие 5: 4), могут объяснить население, встреченное Каином в этом рассказе (Бытие 4: 14-17) ^{1 ​​}.Бытие 5: 4 приписывает Адаму и Еве еще сыновей и дочерей после Каина, Авеля и Сифа. Но нигде автор не отождествляет это потомство с населением, которого Каин изначально боялся, а затем поселился среди него. Предложение Августина таково: это предложение Августина, а не объяснение Моисея.

Даже если догадка Августина верна и эти другие группы людей были братьями и сестрами Каина, остается убедительным свидетельство того, что автор книги Бытия никогда не удосужился выявить эту связь.Рассказывать нам, откуда произошли все люди, не является бременем текста. Если мы не предположим, что Адам является отцом всех людей, и не включим предложение Августина в текст, наиболее естественным толкованием этих групп людей к востоку от Эдема будет считать их настоящими «другими» — не имеющими отношения к Каину и неизвестными ему.

Вместо того, чтобы представлять Адама как отца всех людей, в повествовании делается акцент на другом. Основное внимание в тексте уделяется Адаму как первому (и единственному до Иисуса) универсальному царю человечества.

Природа первенства Адама

То, что Адаму было дано главенство над творением, не новость. Церковь традиционно признавала два аспекта первенства Адама: его первенство как прародителя человечества, так и главы порядка творения. Эта последняя доктрина действительно важна. Как глава человечества (то, что теологи называют его «федеральным главенством»), личная праведность или грех Адама будет определять положение всего творения под его началом.

Именно об этой роли вселенского царства апостол Павел говорит как о аналоге роли Христа, «Второго Адама» (1 Коринфянам 15:45).Фактически, Иисус не похож на Адама с точки зрения потомства, поскольку Иисус никогда не был отцом физического потомства. Строго говоря, роль Адама как царя важна для его сравнения с Иисусом. Таким образом, федеральное главенство Адама долгое время считалось наиболее важным аспектом его введения в Книгу Бытия.

Традиционно царствование Адама считалось следствием того, что он был первым человеком. Подобно тому, как отец (например, Авраам) становится патриархом своей растущей семьи, часто предполагается, что роль Адама как прародителя всего человечества была связана с его ролью царя.Но эти два аспекта первенства не обязательно связаны друг с другом. (Даже Авраам был главой семьи, намного большей, чем просто его потомство; ср. Бытие 14:14.)

На самом деле, параллель между Адамом и Иисусом, возможно, сильнее, когда универсальность власти каждого из них связана с божественным назначением, а не с естественным потомством. И тот факт, что Бытие представляет народы к востоку от Эдема, не связывая их с Адамом, указывает на то, что его отцовство не является бременем текста. Царство есть.

Адам как культиватор

Вместо того, чтобы читать текст в предположении универсального потомства, разумнее использовать текст на его собственных условиях. Как выглядит такой отрывок? Первые стихи повествования раскрывают тему последующего рассказа. Самая главная проблема текста — потребность в управляющем, который мог бы способствовать развитию сельского хозяйства на земле как месте для поселения. Земля нуждается в культиваторе, чтобы возделывать ее и выращивать ее плоды.

Нежное введение в алгоритм оптимизации Адама для глубокого обучения

Последнее обновление 13 января 2021 г.

Выбор алгоритма оптимизации для вашей модели глубокого обучения может означать разницу между хорошими результатами в минутах, часах и днях.

Алгоритм оптимизации Adam — это расширение стохастического градиентного спуска, которое недавно получило более широкое распространение для приложений глубокого обучения в области компьютерного зрения и обработки естественного языка.

В этом посте вы получите краткое введение в алгоритм оптимизации Адама для использования в глубоком обучении.

Прочитав этот пост, вы будете знать:

• Что такое алгоритм Адама и некоторые преимущества использования этого метода для оптимизации ваших моделей.
• Как работает алгоритм Адама и чем он отличается от связанных методов AdaGrad и RMSProp.
• Как можно настроить алгоритм Адама и часто используемые параметры конфигурации.

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

Приступим.

Что такое алгоритм оптимизации Адама?

Adam — это алгоритм оптимизации, который можно использовать вместо классической процедуры стохастического градиентного спуска для итеративного обновления сетевых весов на основе обучающих данных.

Адам был представлен Дидериком Кингмой из OpenAI и Джимми Ба из Университета Торонто в их статье ICLR 2015 года (плакат) под названием «Адам: метод стохастической оптимизации».Я процитирую их статью в этом посте, если не указано иное.

Алгоритм называется Адам. Это не аббревиатура и не пишется как «АДАМ».

… имя Адам происходит от оценки адаптивного момента.

Представляя алгоритм, авторы перечисляют привлекательные преимущества использования Адама для решения невыпуклых задач оптимизации следующим образом:

• Простота реализации.
• Вычислительная эффективность.
• Небольшие требования к памяти.
• Инвариантно к диагональному изменению масштаба градиентов.
• Хорошо подходит для задач, больших с точки зрения данных и / или параметров.
• Подходит для нестационарных объективов.
• Подходит для задач с очень шумными / редкими градиентами.
• Гиперпараметры имеют интуитивно понятную интерпретацию и обычно требуют небольшой настройки.

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 работает Адам?

Адам отличается от классического стохастического градиентного спуска.

Стохастический градиентный спуск поддерживает единую скорость обучения (называемую альфа) для всех обновлений веса, и скорость обучения не изменяется во время обучения.

Скорость обучения поддерживается для каждого сетевого веса (параметра) и отдельно адаптируется по мере развития обучения.

Метод вычисляет индивидуальные скорости адаптивного обучения для различных параметров на основе оценок первого и второго моментов градиентов.

Авторы описывают Адама как объединяющего преимущества двух других расширений стохастического градиентного спуска. В частности:

• Адаптивный алгоритм градиента (AdaGrad), который поддерживает скорость обучения по параметрам, что улучшает производительность при решении задач с разреженными градиентами (например, проблемы естественного языка и компьютерного зрения).
• Среднеквадратичное распространение (RMSProp), который также поддерживает скорость обучения по параметрам, адаптированную на основе среднего недавнего значения градиентов для веса (например, насколько быстро он изменяется). Это означает, что алгоритм хорошо справляется с интерактивными и нестационарными проблемами (например, с шумом).

Адам осознает преимущества AdaGrad и RMSProp.

Вместо адаптации скорости обучения параметрам на основе среднего первого момента (среднего), как в RMSProp, Адам также использует среднее значение вторых моментов градиентов (нецентрированная дисперсия).

В частности, алгоритм вычисляет экспоненциальное скользящее среднее градиента и квадрата градиента, а параметры beta1 и beta2 управляют скоростью затухания этих скользящих средних.

Начальное значение скользящих средних и значений beta1 и beta2, близких к 1,0 (рекомендуется), приводит к смещению оценок момента в сторону нуля. Это смещение преодолевается путем сначала вычисления смещенных оценок, а затем вычисления скорректированных смещенных оценок.

Документ вполне читаем, и я рекомендую вам прочитать его, если вас интересуют конкретные детали реализации.

Если вы хотите научиться программировать Адама с нуля на Python, см. Руководство:

Адам эффективен

Adam — популярный алгоритм в области глубокого обучения, потому что он быстро дает хорошие результаты.

Эмпирические результаты показывают, что Адам хорошо работает на практике и выгодно отличается от других методов стохастической оптимизации.

В оригинальной статье Адам эмпирически продемонстрировал, что конвергенция соответствует ожиданиям теоретического анализа.Адам был применен к алгоритму логистической регрессии в наборах данных распознавания цифр MNIST и анализа тональности IMDB, алгоритму многослойного персептрона в наборе данных MNIST и сверточным нейронным сетям в наборе данных распознавания изображений CIFAR-10. Они делают вывод:

Используя большие модели и наборы данных, мы демонстрируем, что Адам может эффективно решать практические задачи глубокого обучения.

Сравнение Адама с другими алгоритмами оптимизации, обучение многослойного персептрона
Взято из Адама: метод стохастической оптимизации, 2015.

Себастьян Рудер разработал всесторонний обзор современных алгоритмов оптимизации градиентного спуска под названием «Обзор алгоритмов оптимизации градиентного спуска», опубликованный сначала в виде сообщения в блоге, а затем в техническом отчете в 2016 году.

Статья представляет собой экскурсию по современным методам. В его разделе « Какой оптимизатор использовать? », он рекомендует использовать Adam.

В этом отношении RMSprop, Adadelta и Adam — очень похожие алгоритмы, которые хорошо работают в аналогичных обстоятельствах.[…] Его коррекция смещения помогает Адаму немного превзойти RMSprop к концу оптимизации, поскольку градиенты становятся более разреженными. В этом отношении Адам может быть лучшим выбором в целом.

В Стэнфордском курсе глубокого обучения для компьютерного зрения под названием «CS231n: сверточные нейронные сети для визуального распознавания», разработанном Андреем Карпати и др., Алгоритм Адама снова предлагается в качестве метода оптимизации по умолчанию для приложений глубокого обучения.

На практике в настоящее время в качестве алгоритма по умолчанию рекомендуется использовать Adam, который часто работает немного лучше, чем RMSProp.Однако часто в качестве альтернативы также стоит попробовать SGD + Nesterov Momentum.

И позже сказано более ясно:

Два рекомендуемых обновления: SGD + Nesterov Momentum или Adam.

Адам адаптируется для тестов в документах по глубокому обучению.

Например, он использовался в статье «Покажи, посети и расскажи: создание нейронных подписей к изображениям с визуальным вниманием» о внимании в подписях к изображениям и «DRAW: рекуррентная нейронная сеть для создания изображений» о создании изображений.

Знаете ли вы какие-нибудь другие примеры Адама? Дай мне знать в комментариях.

Параметры конфигурации Адама

• альфа . Также называется скоростью обучения или размером шага. Пропорция обновления весов (например, 0,001). Большие значения (например, 0,3) приводят к более быстрому начальному обучению до обновления скорости. Меньшие значения (например, 1.0E-5) замедляют обучение прямо во время обучения
• бета1 . Экспоненциальная скорость затухания для оценок первого момента (например,грамм. 0,9).
• бета2 . Скорость экспоненциального затухания для оценок второго момента (например, 0,999). Это значение должно быть близко к 1,0 для проблем с разреженным градиентом (например, проблемы с НЛП и компьютерным зрением).
• эпсилон . Это очень маленькое число, чтобы предотвратить любое деление на ноль в реализации (например, 10E-8).

Кроме того, снижение скорости обучения также можно использовать с Адамом. В документе используется скорость затухания alpha = alpha / sqrt (t), обновляемая каждую эпоху (t) для демонстрации логистической регрессии.

В документе Адама говорится:

Хорошие настройки по умолчанию для протестированных задач машинного обучения: альфа = 0,001, бета1 = 0,9, бета2 = 0,999 и эпсилон = 10-8

Документация TensorFlow предлагает некоторую настройку epsilon:

Значение по умолчанию 1e-8 для эпсилон в целом может быть не очень хорошим значением по умолчанию. Например, при обучении сети Inception на ImageNet текущий хороший выбор — 1.0 или 0.1.

Мы видим, что популярные библиотеки глубокого обучения обычно используют параметры по умолчанию, рекомендованные в статье.

• TensorFlow: скорость обучения = 0,001, бета1 = 0,9, бета2 = 0,999, эпсилон = 1e-08.
  Керас: lr = 0,001, beta_1 = 0,9, beta_2 = 0,999, epsilon = 1e-08, распад = 0,0.
• Блоки: скорость обучения = 0,002, beta1 = 0,9, beta2 = 0,999, epsilon = 1e-08, decay_factor = 1.
• Лазанья: скорость обучения = 0,001, бета1 = 0,9, бета2 = 0,999, эпсилон = 1e-08
• Caffe: скорость_обучения = 0,001, бета1 = 0,9, бета2 = 0,999, эпсилон = 1e-08
• MxNet: скорость обучения = 0,001, бета1 = 0,9, бета2 = 0,999, эпсилон = 1e-8
• Факел: скорость обучения = 0.001, бета1 = 0,9, бета2 = 0,999, эпсилон = 1e-8

Знаете ли вы какие-либо другие стандартные конфигурации для Адама? Дай мне знать в комментариях.

Дополнительная литература

В этом разделе перечислены ресурсы, чтобы узнать больше об алгоритме оптимизации Адама.

Знаете ли вы какие-нибудь другие полезные ресурсы об Адаме? Дай мне знать в комментариях.

Сводка

В этом посте вы открыли для себя алгоритм оптимизации Адама для глубокого обучения.

В частности, вы выучили:

• Adam — это алгоритм оптимизации замены для стохастического градиентного спуска для обучения моделей глубокого обучения.
• Adam сочетает в себе лучшие свойства алгоритмов AdaGrad и RMSProp, чтобы предоставить алгоритм оптимизации, который может обрабатывать разреженные градиенты на проблемах с шумом.
• Adam относительно легко настроить, когда параметры конфигурации по умолчанию подходят для большинства проблем.

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

Разрабатывайте лучшие модели глубокого обучения сегодня!

Тренируйтесь быстрее, меньше перетяжек и ансамбли

…с всего несколькими строками кода Python

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

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

Сделайте свои проекты более глубокими!

Пропустить академики. Только результаты.

Посмотрите, что внутри

Архитектор Роберт Адам | Биография

Биография: Роберт Адам

Роберт Адам родился в 1948 году. Он поступил в Вестминстерский университет, чтобы изучать архитектуру в то время, когда модернизм полностью доминировал.Ему не нравилась идея, что любое интересное новое здание должно быть модернистским, и он начал развивать свои собственные противоположные взгляды. В 1973 году он выиграл Римскую стипендию для поездки в Италию, где познакомился с классической архитектурой и начал изучать городской дизайн.

Роберт Адам и его семья в 1958 году. Предоставлено Робертом Адамом.

По возвращении в Англию он работал внештатным архитектурным журналистом, прежде чем стать партнером в фирме в Винчестере в 1977 году. В 1986 году он стал соучредителем Winchester Design и начал завоевывать репутацию классического дизайна, опубликовав в 1990 году том под названием Классическая архитектура .Он также написал книгу о влиянии глобализации на архитектуру и городской дизайн.

Молодой Адам за чертежной доской. Предоставлено Робертом Адамом .

В 2000 году Адам основал Международную сеть традиционного строительства, архитектуры и урбанизма (INTBAU), которая поддерживает традиционных архитекторов через свои 27 национальных отделений, расположенных по всему миру. Его фирма, ныне известная как ADAM Architecture, имеет офисы в Лондоне и Винчестере и возглавляется шестью равными директорами, включая Адама.Он также руководит проектами в области городского дизайна и генерального планирования в рамках дочернего подразделения ADAM Urbanism.

Роберт Адам был удостоен 15 ^{-й премии} Ричарда Х. Дрихауза в области классической архитектуры в 2017 году за «плодотворный и устойчивый вклад в свою дисциплину, установив диалог между традиционным и современным стилями архитектуры», а также за «эксперименты с современными. материалы и методы в контексте местных и региональных традиций ».

Адам с Чарльзом, принцем Уэльским, который поддерживал работу Адама в области урбанизма и традиционной архитектуры. Предоставлено Робертом Адамом .

Шесть равных директоров ADAM Architecture. Предоставлено Робертом Адамом .

Продюсер «Черного Адама» дразнит, как «Атомный сокрушитель» Ноя Сентинео влияет на фильм Дуэйна Джонсона «DC»

Дуэйн Джонсон Black Adam был проектом в разработке так долго, что трудно поверить, что он на самом деле уже в пути. Мы только что получили наш первый реальный взгляд на то, как будет выглядеть Черный Адам, в недавнем тизере, но когда он приедет следующим летом, он приведет с собой еще нескольких героев.А теперь мы начинаем получать более подробную информацию о том, на что будут похожи некоторые из них, в том числе Atom Smasher Ноя Центрино.

Черный Адам Продюсер Хирам Гарсиа недавно поговорил с Illuminerd i о фильме, и, в частности, о двух членах Общества Справедливости Америки, Atom Smasher и Cyclone. Они будут одними из самых молодых членов JSA, которых мы встретим, но даже будучи молодыми, они будут иметь сложное происхождение, которое будет исследовано в фильме.По словам Гарсиа …

Я думаю, что самое интересное в обоих этих персонажах, и Ной и Квинтесса отлично справляются с этим, — это оба этих персонажа, хотя они и молодые члены команды, и по сути молодежь. организации, у них также есть сложные воспоминания. Я думаю, что прелесть всех персонажей в этом фильме заключается в том, что никто не исходит из прошлого печенья.

Хотя фильм, безусловно, будет о Черном Адаме Дуэйна Джонсона, похоже, что он не будет единственным персонажем, который полностью реализован.Помимо «Крушителя атома» Ноя Центрино и «Циклона» квинтессы Суинделл, «Человека-ястреба» сыграет Алдис Ходж, а «Доктора Фэйта» — Пирс Броснан. Судя по тому, что здесь говорит Хирам Гарсия, мы узнаем кое-что о том, откуда пришли все основные игроки.

Судя по тизеру, который мы видели на Black Adam , создается впечатление, что фильм имеет более темный тон, чем некоторые другие фильмы DC, такие как Shazam! Но Black Adam будет иметь и более светлую сторону.Поскольку более молодые персонажи Atom Smasher и Cyclone, по-видимому, обеспечат большую часть юмора фильма. Гарсия продолжает …

У всех есть сложные истории, которые могут повлиять на их действия с точки зрения того, как эти персонажи функционируют. Но я думаю, что они оба проделывают действительно хорошую работу, но при этом несут на себе груз сложного прошлого, они определенно являются яркими глазами в группе, и они обеспечивают веселье и юмор.

Все это звучит великолепно, теперь нам просто нужно убедиться в этом сами. Черный Адам только что закончил съемки и сейчас находится в стадии постпродакшна. С выходом фильма в июле следующего года мы, вероятно, увидим наш первый настоящий трейлер где-то в начале следующего года.

Адам: компульсивный хакер · NetrunnerDB

Хорошо, давайте по-настоящему: Адам определяется его директивами. Используй их. Обнимите их. Подражайте любви к ним. Не смотрите на них как на ограничения или ограничения, смотрите на них как на то, что они есть: готовая мини-установка из первого хода.Быть умным. Будь осторожен. Будьте агрессивны. Вы удивитесь, как вы обходились без них.

Однако, прежде чем вы начнете давать указания, нам нужно подключить ваше сознание к сети с помощью Brain Chip. Эта карта позволяет Адаму все остальное. Это твой мозг. Маллиган за это. Выкопайте это. Покормить его. Похищение единственного пункта повестки дня выводит вас из диапазона смерти Scorched Earth, а все остальное позволяет вам выйти из-под контроля.

Директива первая: безопасность превыше всего. Эта директива позаботится обо всей вашей мощности рисования на протяжении большей части игры.Будьте осторожны с последним щелчком на каждом ходу — если у вас 3 карты, подумайте об установке чего-нибудь — вы все равно захотите установить это, и тогда ваша Директива будет держать вас в движении и сохранять динамику. Честно говоря, уменьшенный размер руки не такой уж и большой недостаток. Конечно, второй ход Scorched Earth вызывает беспокойство, но для этого требуется, чтобы у Корпорации был какой-то способ пометить вас — Морской Источник, Замены в середине сезона и т. Д. Все это требует, чтобы у корпорации было больше денег, чем у вас, и чтобы вы добились успеха бежит — просто играй осторожно.Но вы ДОЛЖНЫ бежать из-за вашей Второй Директивы, верно? Затем заставьте корпус собрать лед и отскочить от него — а затем потратьте остаток своего первого хода на экономию или установку защиты. Замедлите игру, но не теряйте агрессии. Не хотите играть медленно? Установите мэрию Нью-Анджелеса и станьте неотмеченным. Общественное сочувствие и мозговая клетка заманчивы, но они всего лишь бесполезные производные от вашего мозгового чипа, и их следует игнорировать. Вы должны победить Корпорацию. Вы должны раскрыть их планы.Ты должен бежать.

Вторая директива: всегда бегать. Я вижу, что многие люди считают тот факт, что вы ДОЛЖНЫ бежать, огромный недостаток. Это то, что вам следует делать. Вы созданы, чтобы бегать. Это не недостаток — это ваша природа. Возможность тратить деньги на ЛЮБОЙ кусок льда — это безумие. Злоупотребляйте этой властью. Получите доступ как можно больше. Обновите себя с помощью имплантатов обратной связи e3, и никакой лед не остановит вас. Вы не теряете темп — вы заставляете корпорацию отвечать вам.Заставьте их установить лед. Заставьте их резать лед. Заставьте их попытаться остановить вас.

Третья директива: нейтрализовать все угрозы. Это ваша электростанция. Вот как вы заставляете корпорацию пытаться вас остановить. Конечно, вы должны выбросить то, к чему имеете доступ. Вы должны свергнуть корпорацию. Вы должны искалечить их. Доступ к двум картам с места в карьер позволяет вам оказывать одинаковое давление в начале игры как на R&D, так и на HQ. Установите ранний интерфейс R&D, и вы заставите корпорацию получить два льда на R&D и HQ — и, конечно же, на любые пульты для подсчета очков.Это шесть льдов, которые корпорация должна установить, чтобы остановить вас. ЭТО теряет темп. Вы хотите выбросить их экономические активы на помойку. Вы хотите повергнуть корпорацию в панику. Вы же не хотите, чтобы корпорация чувствовала себя в безопасности.

Обними себя. Примите свои директивы. Примите свою агрессию. Вы биороид. Вы работоспособны. Вы Адам.

Университет Пейс — ADAM

	Microsoft Office 365 Microsoft Office включает Word, Excel, PowerPoint, Outlook, OneNote и другие.Доступно для: Windows, MacOS, iOS и Android.
	Microsoft Skype для бизнеса Microsoft Skype для бизнеса предоставляет возможности обмена мгновенными сообщениями, аудио, видео и веб-конференций для ППС, сотрудники и студенты университета. Доступно для: Windows и MacOS
	EndNote Программное обеспечение для управления цитированием для создания библиографий и ссылок для эссе и статей.Доступно для: Windows и MacOS
	IBM SPSS Программное обеспечение для расширенного статистического анализа, управления данными и документирования данных Доступно для: Windows и MacOS
	Программное обеспечение SAS Если на вашем компьютере установлено программное обеспечение SAS, вы можете продлить его с помощью этих файлов. Если вам нужно академическое / исследовательское программное обеспечение, и вы студент, преподаватель или сотрудник, вы можете скачать установочные файлы здесь.
	Think-Cell Быстро создавайте профессиональные презентации для занятий с помощью think-cell для Windows и Mac Доступно для: Windows и MacOS. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт