The model assumes that the “dynamic stiffness” and the “loss factor” are sufficient for a nearly complete description of the dynamic properties of the sub-ballast mat in the relevant load and frequency range.
Модель исходит из того, что динамические свойства подбалластного мата в релевантном диапазоне нагрузок и частот почти полностью описываются с помощью„динамической жесткостьи“ и„коэффициента потерь“.
Equally, a developer does not always outline clearly enough the correct ways to reduce the loss-factor, which is usually because they don’t know the best ways to do so.
Их это не интересует. И девелопер не ставит перед ними соответствующую задачу снизить lostфактор, потому что он тоже не знает, что это такое.
[. ] conductivity, which is calculated from the dielectric loss factor, or its reciprocal value, the ion viscosity, [. ]
and multiple-channel DEA systems, depending on the application, which operate in various measurement and frequency ranges with different types of sensors.
Строительная экспертиза // Потери бетона при строительных работах
[. ] ионной проводимости, рассчитываемой из фактора диэлектрических потерь или его обратного значения, ионной [. ]
от области применения прибора, производит одно- и многоканальные системы, работающие в различных частотных диапазонах и оснащенные разными типами датчиков.
The Special Rapporteur finds that the failure to provide adequate redress for these historical grievances has profoundly affected
[. ] in the present, and land loss remains a significant contributing factor to many of the issues of [. ]
Специальный докладчик считает, что непредоставление надлежащей компенсации за эти исторические несправедливости оказывает
[. ] коренные народы Ботсваны в настоящее время, а утрата земли остается значительным фактором, способствующим [. ]
[. ] accurate means of establishing Judith McGlinchey’s weight loss, which was a factor that should have alerted the prison to the seriousness [. ]
[. ] администрацией тюрьмы исправных приспособлений для констатации потери Джудит Макглинчи веса, что было обстоятельством, которое должно было [. ]
Well workover time decreased by nearly 30%, the well start-up period decreased by a factor of 3, and loss of killing fluid was successfully eliminated
Продолжительность ремонта сокращена почти на 30%, время вывода скважин на режим уменьшилось в 3 раза, исключено поглощение жидкости глушения.
[. ] biodiversity has been a significant factor in their continuing loss and degradation (GBO3 2010, [. ]
The main factor which resulted in the net loss is the growth of other costs of the Company due to the asset reassessment conducted [. ]
Основным фактором, повлиявшим на получение чистого убытка, является рост прочих расходов компании в связи с проведённой переоценкой [. ]
The Advisory Committee points out that the lack of integrated, coherent information is a major weakness of the current information and communications technology environment, which impedes the Organization’s ability to manage its resources effectively and Member States’
Борис Левянт — шоурум мерседес, loss фактор и мотоциклы
Комитет отмечает, что отсутствие интегрированной, согласованной информации является серьезным недостатком нынешней системы информационно-коммуникационной технологии, который ограничивает способность Организации осуществлять эффективное управление своими ресурсами и возможности государств-членов по
Both the delay in taking action after the author‟s most serious offences (offences committed mainly during the author‟s teenage years) and the fact that only moderate weight was given to the risk of recidivism suggest that protection of the Australian
Задержка в принятии конкретных мер после совершения автором самых серьезных преступлений (которые он совершил, в основном, в подростковом возрасте) и то, что возможности рецидива не придали большого значения, позволяет сделать вывод о
While the travel ban did not explicitly indicate that his advocacy work in Geneva was its direct cause, his work as a human rights defender, including his participation in the session of the Committee against Torture, was allegedly a decisive factor.
Хотя в запрете на выезд прямо не указывалось, что непосредственной причиной стала его пропагандистская работа в Женеве, можно предположить, что решающим фактором является его деятельность как правозащитника, в том числе его участие в сессии Комитета против пыток.
A first expert mission under UNESCO coordination visited Baghdad from 15 to 20 May 2003, in order to carry
Museum, the Baghdad National Library, Bayt al Hikma and the Abbasid Palace, as well as elaborate a first report on the state of Iraqi cultural heritage in Baghdad.
Иракском музее, Багдадской национальной библиотеке, центре Байт-аль-Хикма и Дворце Аббасидов, а также для разработки первого доклада о состоянии иракского культурного наследия в Багдаде.
The proposed programme for the Centre considers the establishment of guidelines and the implementation of stakeholder participation for
caused by river damming, groundwater extraction and by climate change, thus addressing Theme 1 of the Strategic Plan of IHP-VII: “Adapting to the impacts of global changes on river basins and aquifer systems”.
деградации пресноводных ресурсов и промежуточных водных ресурсов в результате перекрытия рек, добычи подземных водных ресурсов и изменения климата, что согласуется с темой 1 Стратегического плана МГП-VII «Адаптация к воздействию глобальных изменений на речные бассейны и системы водоносных горизонтов».
[. ] for pecuniary loss relating to legal expenses and the author will be able to claim compensation for non-pecuniary loss in the event [. ]
he was erroneously convicted, however the author argues that he should be entitled to compensation for the finding of a violation of the Covenant in itself regardless of the final decision on his case.
Государство-участник обеспечило возмещение материального вреда, связанного с судебными издержками, и автор сможет требовать возмещения [. ]
будет признано, что его осуждение было ошибочным, однако, автор полагает, что ему должна быть предоставлена компенсация за нарушение Пакта, независимо от итогового решения по делу.
It is not easy to generalize about the differences between losses and gains in forest area: there are many differences between a mature forest and a young forest; and the term “plantation” generates confusion and dispute, with some observers considering that planted forests do not compensate for the loss of natural or primary forests, especially considering the impact on biodiversity.
Непросто обобщенно подсчитать разницу между утерянными и воссозданными площадями: существует много различий между спелыми и молодыми лесами; термин “плантация” вызывает путаницу и споры, ведь многие наблюдатели считают, что лесопосадки не восполняют потерю природных первичных лесов, особенно если учитывать воздействие на биоразнообразие.
If, in a subsequent period, the amount of the impairment loss decreases and the decrease can be related objectively to an event occurring after the impairment was recognized (such as an improvement in the debtor’s credit rating), the previously recognized impairment loss is reversed by adjusting the allowance account through profit or loss, to the extent that the carrying value of the asset does not exceed its amortized cost at the reversal date.
Если впоследствии происходит уменьшение суммы убытка от обесценения, которое может быть объективно отнесено к событию, произошедшему после отражения в учете суммы убытка от обесценения (например, улучшение кредитного рейтинга заемщика), то ранее отраженная сумма убытка восстанавливается посредством корректировки величины резерва через статьи отчета о прибылях и убытках при условии, что на дату восстановления балансовая стоимость актива не превысит его амортизированную стоимость.
The scope of the third scenario is further limited by the requirement of “protracted resort to armed force between governmental authorities and organized armed groups”, reflected in the definition of armed conflict in draft article 2, subparagraph (b), as well as by the inclusion of
Сфера охвата третьего сценария ограничивается требованием «длительного применения вооруженной силы между правительственными властями и организованными вооруженными группами», содержащимся в определении вооруженного конфликта в
подпункту b) проекта статьи 6 надлежит принимать во внимание при установлении возможности прекращения договора, выхода из него или его приостановления.
Подчеркивая приоритетный характер образования для всех (ОДВ), члены Объединенной группы экспертов обсудили вопрос
Renewed reflection on contemporary forms of violence, including terrorism, and their impact was launched with a view to raising public
a business plan, accounting rules, trade law, tax law, etc. are responsible for the failure of the newly established small-sized enterprises, the Ministry of Labor and Social Affairs has obliged applicants for business facilities to pass entrepreneurial and business training courses in line with its “plan to develop and expand fast-return projects”.
правил бухгалтерского учета, торгового права, налогового права и т.д. обусловливают неудачи в деятельности новых малых предприятий, поэтому Министерство труда и социальных вопросов обязало претендентов на получение деловых кредитов проходить обучение на курсах для предпринимателей и деловых людей в соответствии со своим «планом развития и расширения быстро окупаемых проектов».
Upon enquiry, the Advisory Committee was informed that the information gathered in the context of the above-mentioned study on classification,
По запросу Консультативный комитет получил сведения о том, что информация, собранная в рамках указанного выше исследования по вопросам классификации, приоритизации и
Upon enquiry, the Advisory Committee was informed by the Chairman of the Audit Operations Committee that, since actuarial valuations took into
В ответ на соответствующий запрос Председатель Комитета по ревизионным операциям информировал Консультативный комитет о том, что, поскольку при проведении
The elaboration and implementation of an incentive mechanism to encourage employers to create jobs for persons with disabilities and the allocation of resources to employers to compensate losses associated with hiring such persons, for example expenditure for salaries and for the purchase and delivery of workplace equipment, might have a significant positive impact on the employment of persons in this category.
Существенное влияние на развитие занятости инвалидов может оказать разработка и внедрение механизма стимулирования работодателей, создающих рабочие места для трудоустройства инвалидов, выделение средств работодателям для компенсации затрат, возникающих при применении труда инвалидов, включающей в себя, например, расходы на заработную плату, оборудование рабочего места и доставку его к месту работы.
Indirect costs may include possible lasting injury or disability, psychological costs or other impacts on a
Косвенными издержками могут быть возможные стойкие травмы или инвалидность, психологический ущерб или иное
[. ] 2004) and Sri Lanka (October 2003) were organized to review the programme on Reduction of Earthquake Losses (RELEMR), the Programme for Assessment and Mitigation of Earthquake Risk in the Arab Region (PAMERAR) and the Asian Programme on Reduction of Earthquake Losses in the Asian Region (RELSAR).
[. ] г.) и Шри-Ланке (октябрь 2003 г.), в ходе которых состоялся обзор осуществления Программы по уменьшению ущерба от землетрясений (РЕЛЕМР), Программы оценки и уменьшения опасности землетрясений в регионе арабских государств (ПАМЕРАР) и Программы по уменьшению ущерба от землетрясений в азиатском регионе [. ]
The Legal Adviser informed that there is a civil action alleging acts of administrative impropriety that seeks application of sanction against high-ranking former officials of a public agency in Brazil, as well as
Юрисконсульт сообщил, что речь идет о гражданском иске, в котором содержится заявление об административных нарушениях и который направлен на применение санкции в отношении бывших высокопоставленных сотрудников государственного
Источник: www.linguee.ru
Функция потерь (Loss Function)
Функция потерь (Loss Function, Cost Function, Error Function; J) – фрагмент программного кода, который используется для оптимизации Алгоритма (Algorithm) Машинного обучения (ML). Значение, вычисленное такой функцией, называется «потерей».
Функция (Function) потерь может дать бо́льшую практическую гибкость вашим Нейронным сетям (Neural Network) и будет определять, как именно выходные данные связаны с исходными.
Нейронные сети могут выполнять несколько задач: от прогнозирования непрерывных значений, таких как ежемесячные расходы, до Бинарной классификации (Binary Classification) на кошек и собак. Для каждой отдельной задачи потребуются разные типы функций, поскольку выходной формат индивидуален.
С очень упрощенной точки зрения Loss Function может быть определена как функция, которая принимает два параметра:
Эта функция, по сути, вычислит, насколько хорошо работает наша модель, сравнив то, что модель прогнозирует, с фактическим значением, которое она должна выдает. Если Ypred очень далеко от Yi, значение потерь будет очень высоким. Однако, если оба значения почти одинаковы, значение потерь будет очень низким. Следовательно, нам нужно сохранить функцию потерь, которая может эффективно наказывать модель, пока та обучается на Тренировочных данных (Train Data).
Этот сценарий в чем-то аналогичен подготовке к экзаменам. Если кто-то плохо сдает экзамен, мы можем сказать, что потеря очень высока, и этому человеку придется многое изменить внутри себя, чтобы в следующий раз получить лучшую оценку. Однако, если экзамен пройдет хорошо, студент может вести себя подобным образом и в следующий раз.
Теперь давайте рассмотрим классификацию как задачу и поймем, как в этом случае работает функция потерь.
Классификационные потери
Когда нейронная сеть пытается предсказать дискретное значение, мы рассматриваем это как модель классификации. Это может быть сеть, пытающаяся предсказать, какое животное присутствует на изображении, или является ли электронное письмо спамом. Сначала давайте посмотрим, как представлены выходные данные классификационной нейронной сети.
Выходной формат данных нейросети бинарной классификации
Количество узлов выходного слоя будет зависеть от количества классов, присутствующих в данных. Каждый узел будет представлять один класс. Значение каждого выходного узла по существу представляет вероятность того, что этот класс является правильным.
Как только мы получим вероятности всех различных классов, рассмотрим тот, что имеет наибольшую вероятность. Посмотрим, как выполняется двоичная классификация.
Бинарная классификация
В двоичной классификации на выходном слое будет только один узел. Чтобы получить результат в формате вероятности, нам нужно применить Функцию активации (Activation Function). Поскольку для вероятности требуется значение от 0 до 1, мы будем использовать Сигмоид (Sigmoid), которая приведет любое реальное значение к диапазону значений от 0 до 1.
Визуализация преобразования значения сигмоидом
По мере того, как входные реальные данные становятся больше и стремятся к плюс бесконечности, выходные данные сигмоида будут стремиться к единице. А когда на входе значения становятся меньше и стремятся к отрицательной бесконечности, на выходе числа будут стремиться к нулю. Теперь мы гарантированно получаем значение от 0 до 1, и это именно то, что нам нужно, поскольку нам нужны вероятности.
Если выход выше 0,5 (вероятность 50%), мы будем считать, что он попадает в положительный класс, а если он ниже 0,5, мы будем считать, что он попадает в отрицательный класс. Например, если мы обучаем нейросеть для классификации кошек и собак, мы можем назначить собакам положительный класс, и выходное значение в наборе данных для собак будет равно 1, аналогично кошкам будет назначен отрицательный класс, а выходное значение для кошек будет быть 0.
Функция потерь, которую мы используем для двоичной классификации, называется Двоичной перекрестной энтропией (BCE). Эта функция эффективно наказывает нейронную сеть за Ошибки (Error) двоичной классификации. Давайте посмотрим, как она выглядит.
Графики потери бинарной кросс-энтропии
Как видите, есть две отдельные функции, по одной для каждого значения Y. Когда нам нужно предсказать положительный класс (Y = 1), мы будем использовать следующую формулу:
И когда нам нужно предсказать отрицательный класс (Y = 0), мы будем использовать немного трансформированный аналог:
Для первой функции, когда Ypred равно 1, потеря равна 0, что имеет смысл, потому что Ypred точно такое же, как Y. Когда значение Ypred становится ближе к 0, мы можем наблюдать, как значение потери сильно увеличивается. Когда же Ypred становится равным 0, потеря стремится к бесконечности. Это происходит, потому что с точки зрения классификации, 0 и 1 – полярные противоположности: каждый из них представляет совершенно разные классы. Поэтому, когда Ypred равно 0, а Y равно 1, потери должны быть очень высокими, чтобы сеть могла более эффективно распознавать свои ошибки.
Сравнение потерь двоичной классификации
Полиномиальная классификация
Полиномиальная классификация (Multiclass Classification) подходит, когда нам нужно, чтобы наша модель каждый раз предсказывала один возможный класс. Теперь, поскольку мы все еще имеем дело с вероятностями, имеет смысл просто применить сигмоид ко всем выходным узлам, чтобы мы получали значения от 0 до 1 для всех выходных значений, но здесь кроется проблема. Когда мы рассматриваем вероятности для нескольких классов, нам необходимо убедиться, что сумма всех индивидуальных вероятностей равна единице, поскольку именно так определяется вероятность. Применение сигмоида не гарантирует, что сумма всегда равна единице, поэтому нам нужно использовать другую функцию активации.
В данном случае мы используем функцию активации Softmax. Эта функция гарантирует, что все выходные узлы имеют значения от 0 до 1, а сумма всех значений выходных узлов всегда равна 1. Вычисляется с помощью формулы:
Как видите, мы просто передаем все значения в экспоненциальную функцию. После этого, чтобы убедиться, что все они находятся в диапазоне от 0 до 1 и сумма всех выходных значений равна 1, мы просто делим каждую экспоненту на сумму экспонент.
Итак, почему мы должны передавать каждое значение через экспоненту перед их нормализацией? Почему мы не можем просто нормализовать сами значения? Это связано с тем, что цель Softmax – убедиться, что одно значение очень высокое (близко к 1), а все остальные значения очень низкие (близко к 0). Softmax использует экспоненту, чтобы убедиться, что это произойдет. А затем мы нормализуем результат, потому что нам нужны вероятности.
Теперь, когда наши выходные данные имеют правильный формат, давайте посмотрим, как мы настраиваем для этого функцию потерь. Хорошо то, что функция потерь по сути такая же, как у двоичной классификации. Мы просто применим Логарифмическую потерю (Log Loss) к каждому выходному узлу по отношению к его соответствующему целевому значению, а затем найдем сумму этих значений по всем выходным узлам.
Категориальная кросс-энтропия
Эта потеря называется категориальной Кросс-энтропией (Cross Entropy). Теперь перейдем к частному случаю классификации, называемому многозначной классификацией.
Классификация по нескольким меткам
Классификация по нескольким меткам (MLC) выполняется, когда нашей модели необходимо предсказать несколько классов в качестве выходных данных. Например, мы тренируем нейронную сеть, чтобы предсказывать ингредиенты, присутствующие на изображении какой-то еды. Нам нужно будет предсказать несколько ингредиентов, поэтому в Y будет несколько единиц.
Для этого мы не можем использовать Softmax, потому что он всегда заставляет только один класс «становиться единицей», а другие классы приводит к нулю. Вместо этого мы можем просто сохранить сигмоид на всех значениях выходных узлов, поскольку пытаемся предсказать индивидуальную вероятность каждого класса.
Что касается потерь, мы можем напрямую использовать логарифмические потери на каждом узле и суммировать их, аналогично тому, что мы делали в мультиклассовой классификации.
Теперь, когда мы рассмотрели классификацию, перейдем к регрессии.
Потеря регрессии
В Регрессии (Regression) наша модель пытается предсказать непрерывное значение, например, цены на жилье или возраст человека. Наша нейронная сеть будет иметь один выходной узел для каждого непрерывного значения, которое мы пытаемся предсказать. Потери регрессии рассчитываются путем прямого сравнения выходного и истинного значения.
Самая популярная функция потерь, которую мы используем для регрессионных моделей, – это Среднеквадратическая ошибка (MSE). Здесь мы просто вычисляем квадрат разницы между Y и YPred и усредняем полученное значение.
Источник: www.helenkapatsa.ru