Фракция отсева: Виды отсева — гранитный, гравийный и прочие разновидности

Гранитный отсев щебня фракции 0-5 в категории «Строительство»

Отсев Гранитного Щебня фракции 0-5 мм (Одесса)

Доставка из г. Одесса

540 грн/т

Купить

Щебень гранитный фр 5х10 мм 098-49-393-49

Доставка из г. Киев

от 360 грн/т

Купить

Щебень гранитный фр 5х20 мм 098-49-393-49

Доставка из г. Киев

от 340 грн/т

Купить

Відсів гранітний. Фракції 0-5

Доставка по Украине

295 грн/т

Купить

Щебень в мешках фракции 5 — 20мм с доставкой по Харькову и области 0,03м3 40кг

Доставка по Украине

66 грн

Купить

Щебень фракция 5-20 Доставка.

Доставка из г. Васильков

495 грн/т

Купить

Гранитный щебень мелкая фракция 2-5 мм

Доставка из г. Киев

от 480 грн/т

Купить

Гранитный отсев 0-05 мм «отсев щебня»

Доставка по Украине

700 грн

Купить

Щебінь гранітний , відсів 0-5, 2-5, пісок будівельний залізничними вагонами

Доставка из г. Ровно

Цену уточняйте

Щебень гранитный (фракция 5 — 20 мм)

Доставка по Украине

500 грн/т

Купить

Отсев. Житомир

Доставка по Украине

от 200 грн

Купить

Отсев красный. Житомир

Доставка по Украине

от 200 грн/т

Купить

Щебінь гранітний фракції 0-70 мм (ЩПС-5)

Доставка из г. Львов

Цену уточняйте

Щебень гранитный, фракция 5-10 мм

Доставка по Украине

462 грн

Купить

Щебень гранитный, фракция 5-20 мм

Доставка по Украине

454 грн

Купить

Смотрите также

Щебінь гранітний (митий) Фракція 0,63-2

Под заказ

Доставка по Украине

Цену уточняйте

Щебінь гранітний фракції 0-40 (ЩПС-7)

Доставка из г. Львов

Цену уточняйте

Щебень гранитный фракции 5-20 мм (Одесса)

Доставка из г. Одесса

650 грн/т

630 грн/т

Купить

Песок строительный (отсев), фракция 0-5 мм

Доставка по Украине

279 грн

Купить

Щебень гранитный фракции 5-10 (Одесса)

Доставка из г. Одесса

680 грн/т

Купить

Отсев гранитный 0*5

Доставка из г. Киев

от 480 грн/т

Купить

Отсев Щебня 0*5

Доставка из г. Одесса

от 525 грн/т

Купить

Відсів гранітний фр. 0-5

Доставка из г. Львов

890 грн

Купить

Щебень в Мешках фракции 5-20 мм, по 25 кг. (Одесса)

Доставка из г. Одесса

40 грн

35 грн

Купить

Гранитный отсев 0х5

Под заказ

Доставка по Украине

304 грн

Купить

Отсев щебня 0.5-0.8мм, насыпью

Доставка по Украине

Цену уточняйте

Отсев щебня 0.5-0.8мм, насыпью, у/ц

Доставка по Украине

Цену уточняйте

Отсев щебня 0.5-0.8мм, 25кг

Доставка по Украине

35 грн

Купить

Отсев щебня 0.5-0.8мм, 25кг, у/ц

Доставка по Украине

18 грн

Купить

Щебень отсев, фракция 5-20 мм, 50 кг цена — 54.9 грн. Песок, цемент, керамзит со склада в Киеве.

щебень отсев, 0-5мм

Цена: 54,90 грн.

Опт. цена: 52,80 грн.

Производитель: Другие

Используется для производства бетонов малой прочности, а также как добавка в асфальтовые смеси, в качестве фильтрующей массы для дренажных сооружений и отводов, в ландшафтном дизайне. Размер фракции: 0-5 мм. В мешке — 50 кг.

Описание

Щебень-отсев, фракция 5-20 мм получают в результате дробления прочной и твердой гранитной породы. Является производственными отходами изготовления щебня более крупных фракций, что положительно влияет на цену – на щебень отсев фракции 5-20 мм стоимость самая низкая.  

Отсыпка дорожек отсевом

Область применения

Щебень отсев, фракция 5-20 мм используется для производства бетонов и при изготовлении асфальта – в этом случае он используется как наполнитель для придания большей прочности материалу, а впоследствии и дорожному полотну.

Применяется щебень отсев и для отсыпки дорожек при создании ландшафтного дизайна загородных или парковых участков, не предполагающих высоких статических или динамических нагрузок. Эстетичность гранитного щебня позволяет добиться презентабельного вида дорожек даже при дождливой погоде – они сохраняют яркость цвета и на них не собирается вода. Используется и в качестве дренажного материала в системах водоотведения.

Щебень отсев, фракции 5-20 мм находит применение и при противогололедной обработке дорог, а также для подсыпки покрытий, заполнения различных строительных полостей.

Укладка брусчатки на отсев

Свойства

Щебень отсев является экологически чистым и безопасным материалом, но кроме того он отличается:

• достаточной прочностью;
• красивым внешним видом, что важно при его использовании в ландшафтном дизайне;
• низкой ценой, которая позволяет использовать этот материал для выполнения различных видов строительных работ.

Основание под фундамент из отсева

Способ применения

Способ применения щебня отсева фракции 0-5мм зависит от сферы его использования. В производстве бетонов и асфальта он выполняет функцию наполнителя, в остальных случаях используется как самостоятельный материал для засыпки или устройства дренажных систем или садовых дорожек.  

Размер фракции: 5-20 мм, мешок – 50 кг.

Добавить отзыв

Модуль в карточке товара

Разгрузка материала

Вы пьёте кофе, а Наши крепкие, быстрые грузчики занесут мешки, гипсокартон в квартиру.

Для оценки времени работы нам нужно знать Ваш этаж, и наличие лифта.

Доставка

Осуществляется:
Рабочие дни: 9:00 – 19.00,
Суббота: 9:00-16:00
Воскресенье: — выходной.

Понимаем все нюансы и сложности ремонта: лифты, соседи, парковки и всегда идем на встречу клиентам

Доставка товара — до подъезда. (Вы можете заказать грузчиков)

Стоимость доставки

по Киеву (до 1. 6 т.)- 170 грн. за городом + 3 грн/км.

Cпец цена на доставку в Киево-Святошинский р-н, Ирпень, Боярка — 220грн.

Есть доставка и крупногабаритных грузов — 5, 10-20 тонн. Длинномерами и самосвалами

Оплата

Оплата возможна:

• наличными, при получении товара водитель выдает вам Чек.
• Безналичный расчёт с НДС

Гарантии

Сертификаты, технические нормы и х-ки, — вы можете получить на e-mail или у нас в офисе.

Возварт товара — в течении 14 дней. При получении товара — проверяйте его упаковку и комлектацию

Возврат товара

Если Вам товар не подошел или Вы заказали больше чем требовалось.

Вы можете его заменить или вернуть.

Мы понимаем трудности с расчетом расхода стройматериалов и всегда идем на встречу клиенту.

Отсев в (глубоком) машинном обучении | Автор Amar Budhiraja

Этот пост в блоге также является частью серии постов о глубоком обучении. Ранее я писал еще два поста — один об инициализации веса, а другой — об идентификации языка текста. Все посты самодостаточны, поэтому вы можете прочитать этот и проверить другие, если хотите.

В этом посте я в первую очередь рассмотрю концепцию отсева в нейронных сетях, в частности, глубоких сетях, а затем проведу эксперименты, чтобы увидеть, как это на самом деле влияет на практике, путем реализации глубокой сети на стандартном наборе данных и наблюдения за эффектом отсева. .

Что такое Dropout в нейронных сетях?

Согласно Википедии —
Термин «выпадение» относится к выпадающим единицам (как скрытым, так и видимым) в нейронной сети.

Проще говоря, отсев означает игнорирование единиц (то есть нейронов) во время фазы обучения определенного набора нейронов, который выбирается случайным образом. Под «игнорированием» я подразумеваю, что эти юниты не учитываются во время конкретного прохода вперед или назад.

Более технически, на каждом этапе обучения отдельные узлы либо выпадают из сети с вероятностью 1-p или сохраняется с вероятностью p , так что остается редуцированная сеть; входящие и исходящие ребра к выпадающему узлу также удаляются.

Зачем нам Dropout?

Учитывая, что мы немного знаем о дропауте, возникает вопрос — зачем вообще нужен дропаут? Почему нам нужно буквально отключать части нейронных сетей?

Ответ на эти вопросы: «для предотвращения перенастройки».

Полностью связанный слой занимает большую часть параметров, и, следовательно, нейроны развивают взаимную зависимость друг от друга во время обучения, что ограничивает индивидуальную мощность каждого нейрона, что приводит к переобучению данных обучения.

Теперь, когда мы немного узнали об отсеве и мотивации, давайте углубимся в детали. Если вам просто нужен обзор отсева в нейронных сетях, двух предыдущих разделов будет достаточно. В этом разделе я коснусь еще некоторых технических аспектов.

В машинном обучении регуляризация — это способ предотвратить чрезмерную подгонку. Регуляризация уменьшает переоснащение, добавляя штраф к функции потерь. Добавляя этот штраф, модель обучается так, что она не изучает взаимозависимый набор весов признаков. Те из вас, кто знаком с логистической регрессией, могут быть знакомы с штрафами L1 (лапласиан) и L2 (гауссов).

Dropout — это подход к регуляризации нейронных сетей, который помогает уменьшить взаимозависимое обучение нейронов.

Фаза обучения:

Фаза обучения: Для каждого скрытого слоя, для каждой обучающей выборки, для каждой итерации игнорировать (обнулять) случайную долю, p , узлов (и соответствующих активаций).

Фаза тестирования:

Использовать все активации, но уменьшить их на коэффициент p (для учета недостающих активаций во время обучения). 9H возможных моделей. На этапе тестирования рассматривается вся сеть, и каждая активация уменьшается в раз.

Давайте попробуем эту теорию на практике. Чтобы увидеть, как работает отсев, я построил глубокую сеть в Keras и попытался проверить ее на наборе данных CIFAR-10. Построенная глубокая сеть имеет три сверточных слоя размером 64, 128 и 256, за которыми следуют два плотно связанных слоя размером 512 и плотный слой выходного слоя размером 10 (количество классов в наборе данных CIFAR-10).

Я взял ReLU в качестве функции активации для скрытых слоев и сигмоид для выходного слоя (это стандарты, особо не экспериментировал с их изменением). Кроме того, я использовал стандартную категориальную кросс-энтропийную потерю.

Наконец, я использовал отсев во всех слоях и увеличил долю отсева с 0,0 (отсутствие отсева вообще) до 0,9 с размером шага 0,1 и прогнал каждый из них до 20 эпох. Результаты выглядят следующим образом: Точность

по сравнению с отсевом (слева) и потеря по сравнению с отсевом

Из приведенных выше графиков мы можем сделать вывод, что с увеличением отсева происходит некоторое увеличение точности проверки и уменьшение потерь до того, как тренд начнет идти вниз. .
Может быть две причины снижения тренда, если доля отсева равна 0,2:

1. 0,2 является фактическим минимумом для этого набора данных, сети и используемых параметров набора
2. Для обучения сетей требуется больше эпох.

Код эксперимента Keras см. в блокноте jupyter, размещенном на github .

Если вы хотите узнать больше обо мне, пожалуйста, проверьте мой профиль LinkedIn.

Эта статья была опубликована в блоге Intel: https://www.crowdcast.io/e/intel_virtual_lab/register
и в Data Science US — https://www.datascience.us/neural-net-dropout-dealing-overfitting/

Понимание отсева с помощью упрощенной математики, стоящей за ним | Читта Ранджан

Здесь мы поймем математику, которая управляет выпадением. Как это приводит к

регуляризации ? Почему Коэффициент отсева 0,5 приводит к наибольшей регуляризации? Что такое Gaussian-Dropout ?

<<Загрузите бесплатную книгу Understanding Deep Learning, чтобы узнать больше>>

Несмотря на сообщаемые новаторские результаты, мало что известно о Dropout с теоретической точки зрения. Точно так же неясно, насколько важна частота отсева, равная 0,5, и как ее следует изменять в зависимости от слоев. Кроме того, можем ли мы обобщить Dropout на другие подходы? Ниже приведены некоторые пояснения.

Архитектуры глубокого обучения становятся все глубже и шире. С этими большими сетями мы можем добиться хорошей точности. Однако это было не так десять лет назад. На самом деле глубокое обучение было печально известным из-за проблемы переобучения.

Рисунок 1. Плотная нейронная сеть.

Затем, примерно в 2012 году, появилась идея Dropout. Эта концепция произвела революцию в области глубокого обучения. Большая часть успеха, которого мы добились с глубоким обучением, связана с отсевом.

Краткий обзор: что такое Dropout?

• Dropout изменил концепцию изучения всех весов вместе на изучение части весов в сети на каждой итерации обучения.

Рис. 2. Иллюстрация обучения части сети на каждой итерации.

• Эта проблема решила проблему переобучения в больших сетях. И внезапно стали возможными более крупные и точные архитектуры глубокого обучения.

В этом посте наша цель — понять математику, стоящую за Dropout. Однако, прежде чем мы перейдем к математике, давайте сделаем шаг назад и поймем, что изменилось с Dropout. Это будет мотивацией прикоснуться к математике.

До отсева основной областью исследований была регуляризация . Внедрение методов регуляризации в нейронных сетях, таких как штрафы за вес L1 и L2, началось с начала 2000-х годов [1]. Однако эти регуляризации не решили полностью проблему переобучения.

Причиной стала коадаптация.

Совместная адаптация в нейронной сети

Рисунок 3. Совместная адаптация соединений узлов в нейронной сети.

Одной из основных проблем при изучении больших сетей является совместная адаптация. В такой сети, если все веса изучены вместе, обычно некоторые из соединений будут иметь больше возможностей для прогнозирования, чем другие.

В таком сценарии при итеративном обучении сети эти мощные соединения изучаются больше, а более слабые игнорируются. За многие итерации обучается только часть соединений узлов. А остальные перестают участвовать.

Это явление называется коадаптацией. Этого нельзя было предотвратить с помощью традиционной регуляризации, такой как L1 и L2. Причина в том, что они также регуляризируются на основе предсказательной способности соединений. Благодаря этому они становятся близкими к детерминированным в выборе и отклонении весов. И, таким образом, снова сильный становится сильнее, а слабый становится слабее.

Основным следствием этого было следующее: увеличение размера нейронной сети не помогло бы . Следовательно, размер нейронных сетей и, следовательно, точность стали ограниченными.

Затем последовал Dropout. Новый подход к регуляризации. Это разрешило коадаптацию. Теперь мы могли создавать более глубокие и широкие сети. И используйте силу предсказания всего этого.

На этом фоне давайте углубимся в математику отсева. Вы можете сразу перейти к разделу Dropout, эквивалентному регулярной сети , для выводов .

Рассмотрим одноуровневый линейный блок в сети, как показано на рис. 4 ниже. Подробную информацию см. в [2].

Рис. 4. Одноуровневая линейная единица вне сети.

Это называется линейным из-за линейной активации, f(x) = x. Как видно на рисунке 4, выходные данные слоя представляют собой линейно взвешенную сумму входных данных. Мы рассматриваем этот упрощенный случай для математического объяснения. Результаты (эмпирически) справедливы для обычных нелинейных сетей.

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

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

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

Теперь попробуем найти связь между этим градиентом и градиентом обычной сети. С этой целью предположим, что мы получаем w ’ = p * w в уравнении. 1. Следовательно,

Взяв производную уравнения. 4, находим,

Теперь самое интересное. Если мы найдем математическое ожидание градиента сети Dropout, мы получим

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

Это означает, что минимизация потерь отсева (в уравнении 2) эквивалентна минимизации регулярной сети , показанной в уравнении. 7 ниже.

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

Это глубокие отношения. Отсюда мы можем ответить:

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

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

Какие значения p следует выбирать для разных слоев?

В Keras аргумент процента отсева (1- p ). Для промежуточных слоев идеально подходит выбор (1- p ) = 0,5 для больших сетей. Для входного слоя (1- p ) следует оставить около 0,2 или ниже. Это связано с тем, что удаление входных данных может отрицательно сказаться на обучении. A (1- p ) > 0,5 не рекомендуется, так как он отбраковывает больше соединений без усиления регуляризации.

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

Поскольку ожидаемое значение сети отсева эквивалентно обычной сети с ее весами, масштабированными с коэффициентом отсева p . Масштабирование делает выводы из сети Dropout сопоставимыми с полной сетью. Существуют также вычислительные преимущества, которые объясняются с точки зрения ансамблевого моделирования в [1].

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

Как мы видели ранее, в Dropout мы сбрасываем соединение с вероятностью (1- p ). Положите математически, в уравнении. 2 у нас есть веса соединений, умноженные на случайную величину, 𝛿, где 𝛿 ~ Бернулли (

p ).

Эту процедуру Dropout можно рассматривать как установку вентиля Бернулли на каждое соединение.

Рисунок 5. Выпадение в виде вентиля Бернулли на соединениях.

Мы можем заменить ворота Бернулли другими воротами. Например, ворота Гаусса. И это дает нам Gaussian-Dropout.

Рис. 6. Выпадение, обобщенное на гауссовский вентиль (вместо бернуллиевского).

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

При выпадении по Гауссу ожидаемое значение активации остается неизменным (см. уравнение 8). Поэтому, в отличие от обычного Dropout, во время вывода не требуется масштабирование веса.

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

Хотя идея Dropout Gate может быть распространена на дистрибутивы, отличные от Бернулли, рекомендуется понимать, как новый дистрибутив повлияет на ожидание активаций. И исходя из этого следует делать соответствующее масштабирование активаций.

В этом посте мы рассмотрели математику, стоящую за Dropout. Мы работали над математикой в ​​некоторых упрощенных условиях. Однако результаты распространяются на общие случаи глубокого обучения. В общем, мы поняли,

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

1. Сривастава Н., Хинтон Г., Крижевский А., Суцкевер И. и Салахутдинов Р. (2014). Dropout: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей. Журнал исследований машинного обучения , 15 (1), 1929–1958.
2. Балди, П., и Садовски, П.Дж. (2013).