Маленькая картинки: Маленькие картинки для срисовки (39 фото) 🔥 Прикольные картинки и юмор

Представленные работы будут включать картины, рисунки, фотографии, коллажи, гравюры, книги художников ручной работы, а также скульптуру, керамику, стекло и ювелирные изделия. С такой широтой и разнообразием стилей и средств массовой информации каждый действительно найдет что-то для себя.

Продажи осуществляются за наличный расчет; это означает, что купленные работы можно сразу забрать домой. Затем новые работы заменяют работы, которые были проданы. Это приводит к постоянно меняющейся выставке местных доступных произведений искусства; идеально подходит для подарка в этот праздничный сезон!

Эта выставка – прекрасная возможность для любителей искусства приобрести работы для собственной коллекции или найти уникальный подарок для друзей и близких. Кроме того, это отличный способ познакомиться с Художественным клубом Провиденс и узнать больше о художниках, которые входят в состав одной из старейших художественных организаций страны.

Персональная выставка открыта для посещения семь дней в неделю с 12 до 17 часов каждый день.

Чтобы узнать часы работы галереи по предварительной записи, свяжитесь с менеджером галереи Майклом Роузом по адресу [email protected] или по телефону 401-331-1114 x. 5

Журнал Глаз | Особенность | Большой предмет, маленькие картинки

Джо Сакко использует комиксы для описания жизни палестинцев

‘В мире, где Фотошоп разоблачил фотографию как лжеца, теперь можно позволить художникам вернуться к своей первоначальной функции – быть репортерами.«Арт Шпигельман.

Первоначально опубликованный в 1990-х годах как серия комиксов из девяти выпусков, Джо Сакко « Палестина » представляет собой иллюстрированный отчет о визите карикатуриста из Орегона на оккупированные территории в 1991 и 1992 годах. ответный цикл рутинного ужаса, ориентируясь в адской истории региона и политических особенностях. Книга « Палестина », переизданная в виде единого 290-страничного тома с новым предисловием критика и историка Эдварда Саида, в свете недавних событий остается как никогда актуальной.Если повезет, формат графического романа позволит в некоторой степени связаться с книготорговцами за пределами гетто специализированных магазинов комиксов и представить работу Сакко более широкой аудитории, которой она, несомненно, заслуживает. (На момент написания книги « Палестина » уже было продано более 20 000 экземпляров в виде книги.)

Опираясь на личный опыт, обширные исследования и более 100 интервью с палестинцами и евреями, Сакко получил доступ к необычайно интимным показаниям и уделил внимание деталям и точкам зрения, которые обычно не освещаются в основных средствах массовой информации.Энтузиазм и частота, с которой Сакко тащат в дома тех, кого он встречает, чтобы слушать, делать заметки и пить бесконечное количество чая, подчеркивают отчаяние людей, которых он встречает; их надежды возлагаются не на политические обещания, а на то, чтобы рассказать свои истории незнакомцу, который пишет комиксы. Хотя критическая реакция на Палестина была исключительно положительной, ряд откровенно сионистских веб-сайтов, возможно, неизбежно обвинили Сакко в «избиении евреев», а издательство Сакко в Сиэтле время от времени получает письма с ненавистью.Тем не менее, « Палестина » — удивительно беспристрастная работа, гуманистическая по тону: «И если бы я догадался до того, как попал сюда, и с небольшим удивлением обнаружил, что по прибытии, что может случиться с тем, кто думает, что обладает всей властью?» , что из этого — что становится с кем-то, когда он считает, что у себя ничего нет?»

Оригинальная серия комиксов « Палестина » получила Американскую книжную премию 1996 года, а иллюстрации Сакко, сделанные очевидцами, с тех пор выставляются по всей территории США. (Журнал Time выгодно сравнил Палестина с получившим Пулитцеровскую премию Артом Шпигельманом Maus , антропоморфным рассказом о Холокосте.Однако, несмотря на то, что оба названия используют мультяшную форму для усиления воздействия и вовлеченности, работа Сакко является более тонкой и изощренной из двух.) Плавные образы книги, описанные одним критиком как «бесконечная грязь и навязчивая штриховка», незабываемы. атмосферный и верный пейзажам и городам Палестины. Это также вызывает почти сюрреалистическую рутину бюрократических преследований, блокпостов и слезоточивого газа, перемежающихся лишь моментами язвительного юмора. Несмотря на тщательную характеристику окружающих, мультяшное «я» Сакко немного нереально — гротескно преувеличенная фигура с чрезвычайно эластичными губами — бесформенность, которая, как ни странно, побуждает к идентификации.Тем не менее, мастерство Сакко, пожалуй, лучше всего демонстрируется его сложными массовыми сценами с их дифференцированными лицами, острыми деталями и бессвязными фрагментами подслушанной речи и внутреннего повествования.

Хотя « Палестина » привлекательна визуально и является произведением художественной любви, в ее основе лежит приверженность бескомпромиссной журналистике и вызов условной объективности западных (и особенно американских) СМИ: «Я исходил из точки зрения «Палестинец равен террористу».Это то, что отфильтровывалось в ходе просмотра регулярных сетевых новостей…» Сакко не претендует на невидимость наблюдателя и изображает свое собственное первоначальное недоверие к сообщениям о задержаниях и пытках. Он также не уклоняется от раскрытия собственной двойственности в качестве заезжего западного журналиста. (Поскольку уличная демонстрация грозит перерасти в насилие, мы видим, как Сакко укрепляет свою уверенность, повторяя про себя: «Это хорошо для комика, это хорошо для комика…»). первый комикс, точка зрения Сакко была основана на опыте.В новом предисловии он пишет: «Из-за длительного удушения Израилем палестинской экономики жизнь палестинских рабочих и их семей стала еще более несчастной, чем когда эта работа была впервые опубликована. К этой неудачной смеси следует добавить бесхозяйственность и коррумпированность Палестинской администрации… Палестинский и израильский народы будут продолжать убивать друг друга в конфликте на низком уровне или с разрушительным насилием – с помощью террористов-смертников, боевых вертолетов и реактивных бомбардировщиков – до тех пор, пока эта центральная факт – израильская оккупация – рассматривается как вопрос международного права и основных прав человека.

В « Палестина », как и в другой своей крупной работе « Безопасный район Горажде », Сакко взял на себя маловероятную роль военного художника до фотографии, плодотворно используя повествовательные и текстовые приемы комикса. Другие использовали форму комикса, чтобы рассказать политические, научно-популярные или биографические истории — среди них Стив Дарналл, Питер Купер и Хо Че Андерсон, — но работа Сакко уникальна по своему масштабу и амбициозности. Подход к таким пугающим темам с сомнительной и предположительно юношеской средой может показаться бесполезным и даже абсурдным, но величайшее достижение Сакко заключается в том, что он так пронзительно изобразил противоречие, угнетение и ужас в форме, которая одновременно обезоруживает и тревожит. Палестина не только демонстрирует универсальность и эффективность своего носителя, но и устанавливает планку для нового, неизведанного жанра графического репортажа.

Джо Сакко, Палестина .

Дэвид Томпсон, писатель, Шеффилд

Впервые опубликовано в Eye no. 44 т. 11 Лето 2002

Eye — это самый красивый и коллекционный журнал по графическому дизайну, издаваемый ежеквартально для профессиональных дизайнеров, студентов и всех, кто интересуется критическими и информативными статьями о графическом дизайне и визуальной культуре.Его можно приобрести во всех хороших книжных магазинах по дизайну и в Интернете в магазине Eye, где вы можете купить подписку и отдельные выпуски.

Создание мощных моделей классификации изображений с использованием очень небольшого количества данных

В учебниках.

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

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

Мы рассмотрим следующие варианты:

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

Это приведет нас к рассмотрению следующих функций Keras:

• fit_generator для обучения модели Keras с использованием генераторов данных Python
• ImageDataGenerator для увеличения данных в реальном времени
• заморозка слоев и тонкая настройка модели
• …и больше.

Наша установка: всего 2000 обучающих примеров (1000 на класс)

Мы начнем со следующей установки:

• машина с установленными Keras, SciPy, PIL. Если у вас есть графический процессор NVIDIA, который вы можете использовать (и установленный cuDNN), это здорово, но, поскольку мы работаем с несколькими изображениями, в этом нет строгой необходимости.
• каталог обучающих данных и каталог данных проверки, содержащий по одному подкаталогу на класс изображения, заполненный .png или .jpg изображений:

  данные/
    тренироваться/
        собаки/
            собака001.jpg
            собака002.jpg
            ...
        кошки/
            кот001.jpg
            кот002.jpg
            ...
    Проверка/
        собаки/
            собака001.jpg
            собака002.jpg
            ...
        кошки/
            кот001.jpg
            кот002.jpg
            ...
  

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

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 12 500 кошек и 12 500 собак, мы просто взяли первые 1000 изображений для каждого класса). Мы также используем 400 дополнительных образцов из каждого класса в качестве проверочных данных для оценки наших моделей.

Это очень мало примеров для изучения далеко не простой задачи классификации. Таким образом, это сложная проблема машинного обучения, но она также является реалистичной: во многих случаях реального использования даже небольшой сбор данных может быть чрезвычайно дорогим или иногда почти невозможным (например,грамм. в медицинской визуализации). Способность извлечь максимальную пользу из очень небольшого количества данных — ключевой навык компетентного специалиста по данным.

Насколько сложна эта задача? Когда чуть более двух лет назад Kaggle запустил соревнование «кошки против собак» (всего 25 000 тренировочных изображений), он пришел со следующим утверждением:

«В неофициальном опросе, проведенном много лет назад, эксперты по компьютерному зрению заявили, что классификатор с точностью выше 60% будет сложно создать без значительного прогресса в уровне техники.Для справки, классификатор 60% повышает вероятность угадывания HIP с 12 изображениями с 1/4096 до 1/459. Текущая литература предполагает, что машинные классификаторы могут набрать более 80% точности в этой задаче [ссылка].»

В результате конкурса лучшие участники смогли набрать более 98% точности, используя современные методы глубокого обучения. В нашем случае, поскольку мы ограничиваемся только 8% набора данных, проблема намного сложнее.

Об актуальности глубокого обучения для задач с малыми данными

Я часто слышу сообщение о том, что «глубокое обучение актуально только тогда, когда у вас есть огромное количество данных».Хотя это и не совсем неверно, это несколько вводит в заблуждение. Конечно, для глубокого обучения требуется возможность автоматического изучения признаков из данных, что, как правило, возможно только при наличии большого количества обучающих данных, особенно для задач, где входные выборки очень многомерны, например изображения. Тем не менее, сверточные нейронные сети — основной алгоритм глубокого обучения — по замыслу являются одной из лучших моделей, доступных для большинства «перцептивных» задач (таких как классификация изображений), даже с очень небольшим количеством данных для обучения.Обучение консети с нуля на небольшом наборе данных изображений по-прежнему будет давать разумные результаты без необходимости разработки каких-либо пользовательских функций. Convnets просто хороши. Они являются правильным инструментом для работы.

Но более того, модели глубокого обучения по своей природе многоразовые: вы можете взять, скажем, классификацию изображений или модель преобразования речи в текст, обученную на крупномасштабном наборе данных, а затем повторно использовать ее для решения совершенно другой задачи с небольшими 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 данных и дополнение данных

Чтобы максимально использовать наши несколько обучающих примеров, мы «дополним» их с помощью ряда случайных преобразований, чтобы наша модель никогда не видела дважды одну и ту же картинку. 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 вашими данными изображения во время обучения
• создайте экземпляры генераторов расширенных пакетов изображений (и их меток) через .flow(data, labels) или .flow_from_directory(directory) . Затем эти генераторы можно использовать с методами модели Keras, которые принимают генераторы данных в качестве входных данных, fit_generator , Assessment_generator и Predict_generator .

Сразу рассмотрим пример:

  из keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

генератор данных = ImageDataGenerator(
        диапазон_вращения=40,
        ширина_сдвига_диапазон = 0,2,
        height_shift_range=0,2,
        масштаб = 1./255,
        сдвиг_диапазон = 0,2,
        масштаб_диапазон = 0,2,
        horizontal_flip = Верно,
        fill_mode='ближайший')
  

Это лишь некоторые из доступных опций (дополнительную информацию см. в документации). Давайте быстро пробежимся по тому, что мы только что написали:

• rotate_range — значение в градусах (0–180), диапазон, в пределах которого можно произвольно поворачивать изображения
• width_shift и height_shift — это диапазоны (в долях от общей ширины или высоты), в пределах которых можно произвольно перемещать изображения по вертикали или горизонтали
• rescale — это значение, на которое мы будем умножать данные перед любой другой обработкой.Наши исходные изображения состоят из коэффициентов RGB в диапазоне 0-255, но такие значения были бы слишком высокими для наших моделей (учитывая типичную скорость обучения), поэтому мы нацеливаем значения от 0 до 1 вместо масштабирования с помощью масштабирования 1/255. фактор.
• shear_range для произвольного применения сдвиговых преобразований
• zoom_range для произвольного масштабирования внутри изображений
• horizontal_flip предназначен для случайного переворачивания половины изображений по горизонтали — актуально, когда нет предположений о горизонтальной асимметрии (например,грамм. реальные фотографии).
• fill_mode — это стратегия, используемая для заполнения вновь созданных пикселей, которые могут появиться после поворота или смещения ширины/высоты.

Теперь давайте начнем генерировать изображения с помощью этого инструмента и сохранять их во временном каталоге, чтобы мы могли понять, что делает наша стратегия увеличения — в этом случае мы отключаем изменение масштаба, чтобы изображения оставались отображаемыми:

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

генератор данных = ImageDataGenerator(
        диапазон_вращения=40,
        ширина_сдвига_диапазон = 0.2,
        height_shift_range=0,2,
        сдвиг_диапазон = 0,2,
        масштаб_диапазон = 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 формой (1, 3, 150, 150)

# приведенная ниже команда .flow() генерирует пакеты случайно преобразованных изображений
# и сохраняет результаты в директорию `preview/`
я = 0
для партии в datagen.поток (х, размер_пакета = 1,
                          save_to_dir='предварительный просмотр', save_prefix='кот', save_format='jpeg'):
    я += 1
    если я > 20:
        break # иначе генератор зациклился бы на неопределенный срок
  

Вот что у нас получилось — вот как выглядит наша стратегия увеличения данных.

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

Правильным инструментом для работы по классификации изображений является коннет, поэтому давайте попробуем обучить его на наших данных в качестве исходной точки.Так как у нас есть только несколько примеров, нашей главной заботой должно быть переобучение . Переоснащение происходит, когда модель, подвергающаяся воздействию слишком малого количества 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, которые являются лесорубами, и три изображения людей, которые являются моряками, и среди них только один лесоруб носит кепку, вы можете начать думать, что ношение кепки — это признак того, что он лесоруб, а не моряк.Тогда вы получите довольно паршивый классификатор лесорубов/моряков.

Расширение данных — это один из способов борьбы с переоснащением, но этого недостаточно, поскольку наши расширенные выборки по-прежнему сильно коррелированы. Основное внимание в борьбе с переобучением должно быть направлено на энтропийную емкость вашей модели — сколько информации разрешено хранить вашей модели. Модель, которая может хранить много информации, потенциально может быть более точной за счет использования большего количества функций, но она также подвержена большему риску 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, скорее всего, будут действительно релевантными и лучше обобщают.

Существуют различные способы модуляции энтропийной емкости. Основной из них — это выбор количества параметров в вашей модели, т.е. количества слоев и размера каждого слоя. Другим способом является использование регуляризации веса, такой как регуляризация L1 или L2, которая состоит в том, чтобы заставить веса модели принимать меньшие значения.

В нашем случае мы будем использовать очень маленькую сеть с несколькими слоями и несколькими фильтрами на слой, наряду с увеличением и удалением данных. Исключение также помогает уменьшить переобучение, не позволяя слою дважды видеть один и тот же шаблон, таким образом действуя аналогично увеличению данных (можно сказать, что и удаление, и увеличение данных имеют тенденцию нарушать случайные корреляции, возникающие в ваших данных).

Фрагмент кода ниже — это наша первая модель, простой стек из 3 слоев свертки с активацией ReLU, за которыми следуют слои с максимальным объединением.Это очень похоже на архитектуры, которые Янн ЛеКун отстаивал в 1990-х годах для классификации изображений (за исключением ReLU).

Полный код этого эксперимента можно найти здесь.

  из импорта keras.models Последовательный
из keras.layers импортировать Conv2D, MaxPooling2D
из keras.layers импортировать Activation, Dropout, Flatten, Dense

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

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

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

# пока модель выводит 3D-карты объектов (высота, ширина, особенности)
  

Поверх него наклеиваем два полносвязных слоя. Мы заканчиваем модель одной единицей и сигмовидной активацией, которая идеально подходит для бинарной классификации. Чтобы пойти с этим, мы также будем использовать потерю binary_crossentropy для обучения нашей модели.

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

model.compile (потеря = 'binary_crossentropy',
              оптимизатор = 'rmsprop',
              метрики=['точность'])
  

Давайте подготовим наши данные. Мы будем использовать .flow_from_directory() для создания пакетов данных изображения (и их меток) непосредственно из наших jpg в соответствующих папках.

  размер_пакета = 16

# это конфигурация аугментации, которую мы будем использовать для обучения
train_datagen = ImageDataGenerator(
        масштаб = 1./255,
        сдвиг_диапазон = 0,2,
        масштаб_диапазон = 0,2,
        horizontal_flip = Истина)

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

# это генератор, который будет читать изображения, найденные в
# вложенные папки 'data/train' и бесконечно генерировать
# пакеты дополненных данных изображения
train_generator = train_datagen.поток_из_каталога(
        'data/train', # это целевой каталог
        target_size=(150, 150), # размер всех изображений будет изменен на 150x150
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode='binary') # так как мы используем бинарную_кроссэнтропную потерю, нам нужны бинарные метки

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

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 определенно можно запустить эту модель на процессоре, если вы никуда не торопитесь.

  модель.fit_generator(
        поезд_генератор,
        steps_per_epoch=2000 // размер_пакета,
        эпохи=50,
        validation_data=validation_generator,
        validation_steps=800 // размер_пакета)
model.save_weights('first_try.h5') # всегда сохраняйте свои веса после тренировки или во время тренировки
  

Этот подход дает нам точность проверки 0.79–0,81 после 50 эпох (число, которое было выбрано произвольно — поскольку модель мала и использует агрессивный отсев, похоже, что к этому моменту она не слишком сильно переобучается). Таким образом, к моменту запуска конкурса Kaggle мы уже были «современными» — с 8% данных и без усилий по оптимизации нашей архитектуры или гиперпараметров. Фактически, в конкурсе Kaggle эта модель вошла бы в сотню лучших (из 215 участников). Я предполагаю, что по крайней мере 115 участников не использовали глубокое обучение;)

Обратите внимание, что дисперсия точности проверки довольно высока, как потому, что точность является метрикой с высокой дисперсией, так и потому, что мы используем только 800 выборок проверки.Хорошей стратегией проверки в таких случаях будет k-кратная перекрестная проверка, но это потребует обучения k моделей для каждого раунда оценки.

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

Более совершенным подходом было бы использование сети, предварительно обученной на большом наборе данных. Такая сеть уже изучила бы функции, полезные для решения большинства задач компьютерного зрения, и использование таких функций позволило бы нам достичь большей точности, чем любой метод, основанный только на доступных данных.

Мы будем использовать архитектуру VGG16, предварительно обученную на наборе данных ImageNet — модель, ранее представленная в этом блоге. Поскольку набор данных ImageNet содержит несколько классов «кошки» (персидская кошка, сиамская кошка…) и много классов «собак» среди 1000 классов, эта модель уже будет иметь изученные функции, которые имеют отношение к нашей задаче классификации. На самом деле, вполне возможно, что простой записи прогнозов модели softmax по нашим данным, а не признаков узких мест, будет достаточно, чтобы решить наши собаки против собак.проблема классификации кошек очень хорошо. Однако метод, который мы представляем здесь, скорее всего, хорошо обобщается на более широкий круг задач, включая задачи с классами, отсутствующими в ImageNet.

Вот как выглядит архитектура VGG16:

Наша стратегия будет следующей: мы будем создавать экземпляры только сверточной части модели, вплоть до полносвязных слоев. Затем мы запустим эту модель на наших данных обучения и проверки один раз, записав выходные данные («узкие места» из модели VGG16: последние карты активации перед полносвязными слоями) в двух пустых массивах.Затем мы обучим небольшую полносвязную модель поверх сохраненных функций.

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

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

  размер_пакета = 16

генератор = datagen.flow_from_directory(
        'данные/поезд',
        целевой_размер = (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 собак
# метод predict_generator возвращает выходные данные модели, учитывая
# генератор, который выдает пакеты пустых данных
Bottleneck_features_train = модель.предсказать_генератор (генератор, 2000)
# сохранить вывод в виде массива Numpy
np.save(open('bottleneck_features_train.npy', 'w'), Bottleneck_features_train)

генератор = datagen.flow_from_directory(
        'проверка данных',
        целевой_размер = (150, 150),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = нет,
        перетасовать = Ложь)
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.загрузить (открыть ('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)

модель = Последовательный()
model.add(Свести(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 (оптимизатор = 'rmsprop',
              потеря = 'binary_crossentropy',
              метрики=['точность'])

модель.подходят (train_data, train_labels,
          эпохи=50,
          batch_size = размер_пакета,
          validation_data = (validation_data, validation_labels))
model.save_weights('bottleneck_fc_model.h5')
  

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

  Обучение на 2000 образцах, проверка на 800 образцах
Эпоха 1/50
2000/2000 [=============================] - 1 с - убыток: 0,8932 - акк: 0,7345 - val_loss: 0,2664 - val_acc: 0,8862
Эпоха 2/50
2000/2000 [==============================] - 1с - проигрыш: 0.3556 - акк: 0,8460 - знач_убыток: 0,4704 - знач_акк: 0,7725
...
Эпоха 47/50
2000/2000 [=============================] - 1 с - убыток: 0,0063 - акк: 0,9990 - val_loss: 0,8230 - val_acc: 0,9125
Эпоха 48/50
2000/2000 [=============================] - 1 с - потеря: 0,0144 - акк: 0,9960 - val_loss: 0,8204 - val_acc: 0,9075
Эпоха 49/50
2000/2000 [=============================] - 1 с - потеря: 0,0102 - акк: 0,9960 - val_loss: 0,8334 - val_acc: 0,9038
Эпоха 50/50
2000/2000 [==============================] - 1с - проигрыш: 0.0040 - акк: 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, в котором уже фигурировали собаки и кошки (среди сотен других классов).

Тонкая настройка верхних слоев предварительно обученной сети

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

• создание сверточной базы VGG16 и загрузка ее весов
• добавьте нашу ранее определенную полносвязную модель сверху и загрузите ее веса
• заморозить слои модели VGG16 до последнего блока свертки

Обратите внимание:

• для выполнения тонкой настройки все слои должны начинаться с должным образом обученных весов: например, вы не должны накладывать случайно инициализированную полносвязную сеть поверх предварительно обученной сверточной базы.Это связано с тем, что большие обновления градиента, вызванные случайно инициализированными весами, разрушили бы изученные веса в сверточной базе. В нашем случае именно поэтому мы сначала обучаем классификатор верхнего уровня, и только потом вместе с ним начинаем тонкую настройку сверточных весов.
• мы выбираем тонкую настройку только последнего блока свертки, 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 свёрточными блоками, являются более общими и менее абстрактными, чем те, которые находятся на более высоком уровне, поэтому разумно оставить фиксированными первые несколько блоков (более общие функции) и только точно настроить последний (более специализированные функции). ).
Точная 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 делается для того, чтобы величина обновлений оставалась очень маленькой, чтобы не разрушить ранее изученные функции.

Полный код этого эксперимента можно найти здесь.

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

  # построить модель классификатора, чтобы поместить ее поверх сверточной модели
top_model = Последовательный()
top_model.add (Свести (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 начинать необходимо 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(top_model)
  

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

  # установить первые 25 слоев (до последнего конв блока)
# к необучаемому (веса не будут обновляться)
для слоя в model.layers[:25]:
    слой.trainable = Ложь

# компилируем модель с оптимизатором SGD/импульса
# и очень низкая скорость обучения.
model.compile (потеря = 'binary_crossentropy',
              оптимизатор = оптимизаторы.SGD(lr=1e-4, импульс=0,9),
              метрики=['точность'])
  

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

  размер_пакета = 16

# подготовить конфигурацию увеличения данных
train_datagen = ImageDataGenerator(
        масштаб = 1./255,
        сдвиг_диапазон = 0,2,
        масштаб_диапазон = 0,2,
        horizontal_flip = Истина)

test_datagen = ImageDataGenerator (масштаб = 1./255)

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

валидация_генератор = тест_датаген.поток_из_каталога(
        validation_data_dir,
        target_size=(img_height, img_width),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = 'бинарный')

# тонкая настройка модели
модель.fit_generator(
        поезд_генератор,
        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.Огромный успех!

Вот еще несколько подходов, которые вы можете попробовать поднять выше 0,95:

• более агрессивное увеличение данных
• более агрессивный дропаут
• использование регуляризации L1 и L2 (также известной как «распад веса»)
• тонкая настройка еще одного блока свертки (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 по поводу этой публикации или какие-либо предложения о будущих темах для освещения, вы можете связаться с ними в Твиттере.

Новая Библия в картинках для маленьких глаз

Этот сайт использует файлы cookie, чтобы предоставить вам более оперативное и персонализированное обслуживание, а также для сбора определенной информации об использовании вами сайта. Вы можете изменить настройки файлов cookie через браузер. Если вы продолжите без изменения настроек, вы соглашаетесь на использование нами файлов cookie. Дополнительную информацию см. в нашей Политике конфиденциальности.

Формат: Твердый переплет

Цена по прейскуранту: 16 долларов.99

Ваша цена: $13,59

Вы экономите: $3,40 (20%)

Описание продукта

Родителям очень приятно подарить ребенку его или ее первую Библию, но как выбрать правильную Библию?

Не ищите дальше; вот идеальная первая Библия для очень маленьких детей.Эта книга для чтения вслух даст вашим детям незабываемое знакомство с Библией, помогая им наряду с простым языком и привлекательными иллюстрациями.

Библия в картинках для маленьких глаз вот уже более сорока пяти лет пользуется большой популярностью у семей. С момента выпуска в 1956 году было продано более 1,5 миллиона экземпляров книги на более чем 70 языках. Эта обновленная версия классики для детей 4–7 лет содержит совершенно новые иллюстрации Аннабель Спенсли и молитвы простыми предложениями в конце каждого рассказа.

Информация о продукте

ISBN: 978-0-8024-3057-1

Дата публикации: сентябрь 2002 г.

Размеры: 6,375 x 7,75

Формат: Твердый переплет

МАЛЕНЬКИХ ИССЛЕДОВАТЕЛЕЙ Словарь с картинками от EnchantedLearning.com

EnchantedLearning.com — это сайт, поддерживаемый пользователями.
В качестве бонуса участники сайта получают доступ к версии сайта без баннерной рекламы и страницам, удобным для печати.
Нажмите здесь, чтобы узнать больше.

• Чтобы просмотреть словарь, щелкните букву в алфавите в верхней части окна, и вы увидите страницу со словами, начинающимися с этой буквы.
• 2511 иллюстрированных словарных статей! Каждое слово используется в осмысленном примерном предложении. Большинство записей имеют ссылки на соответствующий веб-сайт. Просто нажмите на подчеркнутое слово (или сопровождающее его изображение), и вы перейдете на соответствующую страницу.
• МАЛЕНЬКИЕ ИССЛЕДОВАТЕЛИ ^{Словарь с картинками TM} делает сёрфинг в Интернете очень простым. Формат словаря с картинками используется для ссылок на сотни тщательно отобранных сайтов по всему миру, предназначенных для детей. Поскольку изображения являются ссылками, даже те, кто предварительно ознакомился с сайтом, могут путешествовать по сайту с минимальной помощью и руководством своего любимого взрослого.Дети постарше могут использовать Little Explorers в качестве школьного справочника.
• Это английская версия; просто нажмите, чтобы использовать разные версии:

• Пожалуйста, добавьте эту страницу в закладки и возвращайтесь почаще.
• Получайте удовольствие от исследования и обучения!
• В 1998 году мы стали полуфиналистами премии GII (Global Information Infrastructure awards) в детской категории.
• Включен в образовательный веб-индекс BBC
• Жананда Кол

Страны с наибольшим количеством говорящих на английском языке:

Зачарованное обучение ^®
Более 35 000 веб-страниц
Примеры страниц для потенциальных подписчиков или нажмите ниже

Нажмите, чтобы прочитать нашу Политику конфиденциальности

Зачарованное обучение Поиск

Наша политика конфиденциальности

Copyright © 1996-2018 ЗачарованноеОбучение.com —— Как процитировать веб-страницу

Антология Dark Pictures: Обзор Little Hope

The Dark Pictures Anthology: Little Hope дает мне небольшую надежду на будущее серии ужасов Supermassive Games. Некоторые умные настройки игрового процесса гарантируют, что Little Hope по-прежнему подчеркивает жизненно важную роль Supermassive в современном приключенческом пространстве, но также подчеркивает, почему будущие игры студии должны быть лучше, чем эта, чтобы эти умные изменения действительно сияли.

Little Hope, как и его непосредственный предшественник Man of Medan, представляет собой смесь хорроров и поджанров. Он заимствует иконографию из проекта «Ведьма из Блэр». Он заимствует паранойю пуританской эпохи у «Ведьмы» (и пьесы Артура Миллера «Суровое испытание» Артура Миллера). И его тщеславие, в котором группа студентов колледжа и их профессор оказались в лесу после крушения их автобуса, основано на предпосылке, которая будет знакома поклонникам «Тума» Стивена Кинга или «Тумана» Джона Карпентера.По ходу игры я все больше сомневался, что эти нити сойдутся воедино удовлетворительным образом. В конце концов, они этого не делают, но я все равно хорошо провел время на пути к этому неутешительному выводу.

Маленькая Надежда начинается с воспоминаний 1970-х годов и краткого знакомства с проблемной семьей из шести человек. Папа сильно пьет. Старшая сестра чувствует себя изолированной и подавленной. И, намекая на духовную войну, которая будет преобладать во второй половине Маленькой Надежды, младшую сестру неоднократно задерживали после церкви, чтобы поговорить с преподобным.Эти светящиеся угли драмы вскоре вспыхивают буквально бушующим огнем, когда младшая сестра оставляет свою куклу на плите. В последовавшем за этим пожаре каждый член семьи встречает свою ужасную кончину, за исключением Энтони Уилла Поултера, который беспомощно наблюдает за происходящим.

Галерея

Вскоре наше внимание переключается на другую группу — профессора Джона и четырех студентов, Эндрю, Анжелу, Тейлор и Даниэля, — которые пытаются прийти в себя после того, как автобусная авария оставила их в лесу. .Водитель автобуса, ответственный за аварию, пропал, а группа экскурсантов оказывается в окружении таинственного тумана, который отправляет любого, кто рискует попасть в него, обратно в том же направлении, в котором они пришли. Каждый член этой группы является точной копией члена семьи с самого начала игры. И когда группа отправляется в заброшенный город Литл-Хоуп, у них появляются видения более ранних двойников, бывших жителей города, захваченных смертельной паранойей судебных процессов над ведьмами 17-го века.

Несмотря на разросшийся состав, вы управляете только современными версиями персонажей. При этом вы принимаете решения в диалоге, указывая стрелкой компаса на один из двух речевых вариантов или всегда присутствующий вариант просто молчать. Ваш выбор влияет на динамику отношений персонажей, а также вызывает изменения их личностных качеств.

По мере развития этой истории становится все более очевидным, что амбиции Маленькой Надежды, связанные со скачками во времени, препятствуют ее способности успешно работать с персонажем здесь и сейчас.У меня есть лишь смутное представление о том, кто такие Джон, Анджела, Тейлор, Дэниел и Эндрю. В предыдущих играх Supermassive представляла персонажей как хорошо сыгранные архетипы, а затем позволяла игрокам дальше определять свою личность в этих границах — играя за тип или против него. Здесь типы настолько плохо определены, что становится трудно даже составить мнение о том, что каждый персонаж будет или не будет делать. В бонусном разблокируемом интервью с Уиллом Поултером актер описал своего персонажа как социально неуклюжего.«Я предполагаю , что он был социально неуклюжим», — подумал я. Но, вспоминая игру, я понял, что это впечатление исходит от строки, в которой его персонаж, по сути, говорит другому персонажу, что он социально неуклюжий. Моментальных взаимодействий персонажей недостаточно, чтобы выявить эти детали. В результате главные герои «Маленькой надежды» не кажутся трехмерными персонажами. Некоторые из них даже не являются успешными архетипами.

Во время исследования вы управляете движением своего персонажа и лучом фонарика, пока камера кадрирует его в ракурсах старой школы Resident Evil.Это одна из моих любимых особенностей сверхмассивного дизайна; это одна из немногих студий в современных популярных играх, несущих эстафету ужасов с фиксированной камерой. Но тот факт, что большая часть «Маленькой надежды» происходит на пустынной дороге, означает, что у Supermassive не так много места для игры с точкой зрения. Большую часть времени Little Hope использует то, что составляет слегка уменьшенную перспективу от третьего лица, что кажется упущенной возможностью, учитывая талант Supermassive к композиции кадров.

Однако есть и положительные изменения.«Маленькая надежда» кажется гораздо более технически обоснованной, чем «Человек из Медана», и в результате история справляется с разветвленными путями торговой марки Supermassive более плавно, чем когда-либо. В то время как «Человек из Медана» временами заметно тормозил, пытаясь собрать все вместе и, по-видимому, переключаться между различными версиями кат-сцен в зависимости от того, кто из членов вашей группы был еще жив, «Маленькая надежда» кажется, что рассказывает одну цельную историю. Маленькая Надежда искренне проникается ощущением, что все происходящее авторское.Например, в одной из сцен, которая может разыгрываться с растущей парой Тейлор и Дэниел в одиночку или с парой в сопровождении старшей нетрадиционной ученицы Анжелы, Дэниел говорит что-то вроде: «Мы оба выберемся из этого, ты». я увижу.» Это работает как есть, когда Дэниел и Тейлор одни. Но это становится моментом формирования характера, когда Анджела присутствует и, исключенная из «обоих» Дэниела, демонстративно прочищает горло. Таким образом, «Маленькой надежде» удается использовать ограничения, присущие ее гибкому повествованию, чтобы хорошо проработать персонажей, даже если эта работа тратится впустую на их общее развитие.

Кроме того, QTE, которые определяют адреналиновый подход Supermassive к действиям не на жизнь, а на смерть, здесь в лучшем виде. Вместо того, чтобы просто появляться случайным образом, нажатия кнопок по времени теперь отображаются сначала как предупреждение — разумно расположенные на экране, чтобы отражать расположение кнопки на контроллере, — прежде чем вам потребуется их нажать. Это не снимает напряжение, но дает вам больше шансов на успех, не тратя сначала несколько прохождений на изучение времени.

Однако система черт действует в другом направлении. Когда вы принимаете решения, такие черты личности, как «Боязливость» или «Безрассудство», усиливаются. Если вы примете достаточно решений, склоняясь в одном направлении, рядом с этой чертой в профиле вашего персонажа появится символ висячего замка, указывающий, что эта черта теперь является неизменной частью вашей личности. Я могу объяснить это сейчас, но мне потребовалось два полных прохождения, чтобы понять, как работает эта система, потому что ничего из этого не объяснено заранее.Эта система, которая непрозрачна и не обучаема, имеет серьезные последствия в конце игры. Но во время игры контекст замка, появляющегося рядом с чертой, не дается, и очень неприятно видеть, как судьба персонажа связана с системой, которую игра не объяснила. Связывание личностных черт с судьбой персонажа может иметь смысл для повествования, но это представлено настолько мрачно, что приводит к смерти определенных персонажей в поздней игре, которые кажутся полностью не зависящими от вас. В то время как пользовательский интерфейс был улучшен до своей лучшей итерации в Little Hope, система черт гарантирует, что сопровождение ваших персонажей в игре по-прежнему будет разочаровывающим пятичасовым упражнением методом проб и ошибок.

Тем не менее, несмотря на свои недостатки, Little Hope не может не напомнить мне о причинах, по которым мне нравится взгляд Supermassive на современную повествовательную приключенческую игру. Студия мастерски создает напряжение с помощью игрового процесса, такого простого, как своевременное нажатие кнопки, и Little Hope является высшей точкой для технического мастерства студии. В то время как история и работа персонажей нехарактерно тусклые, Little Hope все же удается предложить прочную основу для будущего Supermassive.

Маленькие картинки — Шон с юга

Ему было двенадцать лет.У него было больше, чем несколько приемных родителей. Он отскакивал от приемных семей, как теннисный мяч.

Иногда казалось, что он живет на чемоданах.

В своем мире он был древним. Люди не усыновляют детей старшего возраста. Они хотят более молодых, симпатичных детей. Не те, кто находится на пороге полового созревания.

В том году его приемные родители забыли о его дне рождения. Ни один из его учителей не упомянул об этом. Он рыдал в подушку. Он чувствовал себя таким одиноким, что у него защемило в груди.

Когда в ту ночь все легли спать, он вышел за дверь и решил не возвращаться.Он не знал, куда идет. Двенадцатилетние редко так делают.

Он часами бродил по темному району. Он сел на бордюр. Он испугался. Он развернулся и направился к дому. Полиция нашла его первой.

Его перевели.

Он стал трудным ребенком, непокорным. Потерянный. К тринадцати годам он оказался в программе продленного дня для буйных детей, которой руководила женщина.

Она общительна. Она слишком много говорила. Она слишком много улыбалась. Она помогала детям заниматься искусством и учила их петь в четырехголосной гармонии.Она читала книги вслух.

Он сопротивлялся ей. Он был непослушным, тихим. Итак, однажды она подошла к нему с мягкими словами.

И она протянула ему альбом для вырезок. — Вот, — сказала она. — Я принес это специально для тебя.

«Я?»

Внутри были сотни полароидных снимков. На всех фотографиях была одна и та же девушка. Девушка занималась всякой всячиной. Пляж, парки развлечений, игры, ухмылки, бег, выпускные платья.

Девушка на снимках стареет с каждым фото.На новых фотографиях она катается на скутерах, посещает Париж, болеет на скачках.

— Это мои фотографии, — сказала она.

«Ты?»

Она сказала ему, что выросла в приемной семье. Она рассказала ему о консультанте, который предложил ей сделать альбом для вырезок из своей жизни, когда она была еще маленькой девочкой.

«Но почему?» он сказал.

«Потому что это моя жизнь. А это мои воспоминания».

Затем она протянула ему пустой фотоальбом. Он был в кожаном переплёте.Красный.

— Начнем, — сказала она.

Она навела на него камеру и нажала кнопку.

— У нас есть работа, — заметила она. «Если мы собираемся заполнить вашу книгу».

Что ж, повезло ему, что она помогла. За эти годы она сделала много фотографий.

Вот он, держит биту, ест пиццу, ловит рыбу на пирсе. Он едет на велосипеде. Он на пляже. Вот он с ней. Они берут фильмы напрокат, смотрят телевизор в своих пижамах. Они одеты для церкви.

Фотографии баскетбольного плей-офф. Летний лагерь. Дни рождения. Выпускной. Колледж.