По заданным параметрам: Подбор по заданным параметрам информации об имуществе, включенном в перечни государственного и муниципального имущества и свободном от прав третьих лиц В избранное

Предоставление по заданным параметрам информации об объемах и номенклатуре закупок

Общее описание

Корпорация МСП занимается финансовой и образовательной поддержкой юридических лиц и индивидуальных предпринимателей (субъектов МСП). Для ее получения нужно состоять в Реестре субъектов МСП, где содержатся все необходимые данные для получателя (например, срок оказания поддержки или ее размер).

В рамках данной услуги субъекты МСП получат сведения о заказчиках, осуществляющих у них закупки, а именно:

• объемы товаров и работ;
• сроки исполнения договора;
• способ закупки;
• требования, предъявляемые к закупаемым товарам и другое.

Общие требования к предоставлению Корпорацией МСП услуг размещены на ее официальном сайте.

Полное наименование:

Услуга по предоставлению по заданным параметрам информации об объемах и номенклатуре закупок конкретных и отдельных заказчиков, определенных в соответствии с Федеральным законом от 18 июля 2011 г.

№223-ФЗ «О закупках товаров, работ, услуг отдельными видами юридических лиц», у субъектов малого и среднего предпринимательства в текущем году

Результат предоставления

1. Информация об объемах и номенклатуре закупок конкретных и отдельных заказчиков у субъектов МСП в текущем году.
2. Уведомление об отсутствии информации об объемах и номенклатуре закупок конкретных и отдельных заказчиков у субъектов МСП в текущем году.
3. Отказ в предоставлении услуги.

Заявители

1. Юридические лица, образованные в соответствии с законодательством Российской Федерации.
2. Индивидуальные предприниматели.

Получателями услуги могут выступать физические лица, не являющиеся индивидуальными предпринимателями и применяющие специальный налоговый режим «Налог на профессиональный доход».

Порядок действий

Порядок действий заявителя

Эта услуга предоставляется посредством Единого портала gosuslugi. ru.
При возникновении проблем или вопросов рекомендуем обращаться в службу техподдержки Единого портала по тел. 8 (800) 100-70-10 или 115 (короткий номер для мобильных телефонов).

1. Нажимает кнопку «Получить сведения».
2. Авторизуется на Едином портале с помощью учетной записи в Единой системе идентификации и аутентификации.
3. Заполняет электронную форму заявления.
4. Дожидается проверки и регистрации заявления — получает уведомление в «Личном кабинете» на Едином портале.
5. Дожидается результатов рассмотрения вопроса — получает уведомление в «Личном кабинете» на Едином портале.
6. Получает:
   • информацию об объемах и номенклатуре закупок конкретных и отдельных заказчиков у субъектов МСП в текущем году;
   • уведомление об отсутствии информации об объемах и номенклатуре закупок конкретных и отдельных заказчиков;
   • уведомление об отказе в предоставлении услуги по предоставлению информации по заданным параметрам об объемах и номенклатуре закупок конкретных и отдельных заказчиков.

Основание для отказа в предоставлении услуги:

• отсутствие на дату обращения сведений о заявителе в едином реестре субъектов малого и среднего предпринимательства;
• отсутствие сведений о регистрации в качестве плательщика налога на профессиональный доход (в случае предоставления услуг самозанятым гражданам).

Документы

Документы, представляемые заявителем

1. Заявление о подборе информации об объемах и номенклатуре закупок конкретных и отдельных заказчиков, определенных в соответствии с Федеральным законом от 18.07.2011 №223-ФЗ «О закупках товаров, работ, услуг отдельными видами юридических лиц» у субъектов МСП.
2. Доверенность (в случае обращения представителя заявителя).
3. Документ, удостоверяющий личность.

   В случае если за получением государственной услуги обращается представитель заявителя, то предъявляется также документ, удостоверяющий полномочия представителя. При подаче заявления в форме электронного документа, подписанного усиленной квалифицированной электронной подписью в порядке, установленном законодательством Российской Федерации, предоставление документа, удостоверяющего личность заявителя (представителя), не требуется.

Основания для отказа в приеме документов, необходимых для предоставления услуги:

• заявление, заполнено с нарушением формы, установленной требованиями к ее предоставлению;
• не представлены документы, подтверждающие полномочия представителя заявителя.

Документы, выдаваемые заявителю

1. Уведомление об отсутствии информации об объемах и номенклатуре закупок конкретных и отдельных заказчиков.
2. Информация об объемах и номенклатуре закупок конкретных и отдельных заказчиков, у субъектов малого и среднего предпринимательства.
3. Уведомление об отказе в предоставлении услуги по предоставлению информации по заданным параметрам об объемах и номенклатуре закупок конкретных и отдельных заказчиков.

Порядок обжалования

Заявители имеют право на досудебное (внесудебное) обжалование решений и действий (бездействия), принятых (осуществляемых) ответственными лицами в ходе предоставления государственной услуги. Досудебный (внесудебный) порядок обжалования не исключает возможность обжалования решений и действий (бездействия), принятых (осуществляемых) в ходе предоставления государственной услуги, в судебном порядке. Досудебный (внесудебный) порядок обжалования не является для заявителя обязательным.

Заявитель может обратиться с жалобой, в том числе в следующих случаях:

• нарушение срока регистрации запроса (заявки) заявителя о предоставлении государственной услуги;
• нарушение срока предоставления государственной услуги;
• требование у заявителя документов, не предусмотренных нормативными правовыми актами Российской Федерации, нормативными правовыми актами Санкт‑Петербурга для предоставления государственной услуги;
• отказ в приеме документов, предоставление которых предусмотрено нормативными правовыми актами Российской Федерации, нормативными правовыми актами Санкт‑Петербурга для предоставления государственной услуги, у заявителя;
• отказ в предоставлении государственной услуги, если основания отказа не предусмотрены федеральными законами и принятыми в соответствии с ними иными нормативными правовыми актами Российской Федерации, нормативными правовыми актами Санкт‑Петербурга;
• затребование с заявителя при предоставлении государственной услуги платы, не предусмотренной нормативными правовыми актами Российской Федерации, нормативными правовыми актами Санкт‑Петербурга;
• отказ органа, предоставляющего государственную услугу, должностного лица органа, предоставляющего государственную услугу, в исправлении допущенных опечаток и ошибок в выданных в результате предоставления государственной услуги документах либо нарушение установленного срока таких исправлений.

Портал многофункциональных центров предоставления государственных и муниципальных услуг Нижегородской области

Размер текста:

A A A

Цвет текста:

A A A

Изображения:

ВКЛ. ВЫКЛ.

ОБЫЧНАЯ ВЕРСИЯ САЙТА

Центр телефонного обслуживания заявителей:
+7-831-422-14-21
Сайт работает в тестовом режиме

---

• Жизненные ситуации
• Все услуги

Главная Каталог услуг Финансовая поддержка (Услуга по предоставлению по заданным параметрам информации о формах и условиях финансовой поддержки субъектов малого и среднего предпринимательства)

Финансовая поддержка (Услуга по предоставлению по заданным параметрам информации о формах и условиях финансовой поддержки субъектов малого и среднего предпринимательства)

---

• Краткое описание и круг заявителей

  Способы получения услуги:

  – очно – в МФЦ;

  – в электронной форме – через ЕПГУ (https://www. gosuslugi.ru/structure/339749718), Портал Бизнес-навигатора МСП (https://smbn.ru/) и другие средства ИКТ.

  Категория заявителей:

  Субъекты малого и среднего предпринимательства

  Цель предоставления Услуги:

  1. Получение по заданным Заявителем параметрам полной и достоверной информации о финансовых партнерах Корпорации, предоставляющих финансовую поддержку субъектам малого и среднего предпринимательства, оказываемой ими финансовой поддержке, условиях гарантийной поддержки, оказываемой Корпорацией, и порядке ее получения.

  Орган, предоставляющий услугу:

  Акционерное общество «Федеральная корпорация по развитию малого и среднего предпринимательства»

  Почтовый адрес: 109074, г. Москва, Славянская площадь, д.4, стр.1

  Телефоны:

  Многоканальный: +7 (495) 698-98-00

  Бесплатный: +7 (800) 350-10-10

  Факс: +7 (495) 698-98-01

  Электронная почта: [email protected]

  Время работы: по будням c 10:00 до 19:00

  Адрес официального сайта: https://corpmsp.

  ru/

  Похожие услуги:

  Услуга по подбору по заданным параметрам информации об имуществе, включенном в перечни государственного и муниципального имущества, предусмотренные частью 4 статьи 18 Федерального закона от 24 июля 2007 г. №209-ФЗ «О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации», и свободном от прав третьих лиц.

  Услуга по информированию о тренингах по программам обучения акционерного общества «Федеральная корпорация по развитию малого и среднего предпринимательства» и электронной записи на участие в тренингах.

  Услуга по предоставлению информации об органах государственной власти Российской Федерации, органах местного самоуправления, организациях, образующих инфраструктуру поддержки субъектов малого и среднего предпринимательства, о мерах и условиях поддержки, предоставляемой на федеральном, региональном и муниципальном уровнях субъектам малого и среднего предпринимательства.

  Услуга по предоставлению информации по заданным параметрам об объемах и номенклатуре закупок конкретных и отдельных заказчиков, определенных в соответствии с Федеральным законом от 18 июля 2011 г. № 223-ФЗ «О закупках товаров, работ, услуг отдельными видами юридических лиц» у субъектов малого и среднего предпринимательства в текущем году.

  Услуга по регистрации на Портале Бизнес-навигатора МСП.

  Комплексная услуга по предоставлению информации о формах и условиях поддержки сельскохозяйственной кооперации.

  Услуга по приему от субъектов МСП обратной связи по результатам проверок органов государственного контроля (надзора) и по направлению в Генеральную прокуратуру Российской Федерации и (или) в федеральные органы исполнительной власти, уполномоченные на осуществление государственного контроля (надзора), такой обратной связи и обращений о нарушениях, допущенных при проведении проверок.

  Услуга по информированию о Программе льготного лизинга оборудования, реализуемой созданными с участием АО «Корпорации «МСП» региональными лизинговыми компаниями, а также по предоставлению заявителям возможности обращения за получением льготной лизинговой поддержки с последующим сопровождением процесса подписания лизинговой документации.
  

• Перечень необходимых документов

  1. Заявление о предоставлении Услуги.

  2. Для индивидуальных предпринимателей и физических лиц:

  – в случае подачи заявления лично – документ, удостоверяющий личность Заявителя;

  – в случае подачи заявления представителем Заявителя – доверенность индивидуального предпринимателя, составленная в письменной форме, и документ, удостоверяющий личность представителя Заявителя.

  3. Для юридических лиц:

  – в случае подачи заявления лицом, имеющим право без доверенности действовать от имени юридического лица, – документ, подтверждающий право лица без доверенности действовать от имени юридического лица (копия решения о назначении этого лица или о его избрании, заверенная юридическим лицом), и документ, удостоверяющий личность указанного лица;

  – в случае подачи заявления представителем Заявителя – доверенность юридического лица, составленная в письменной форме.

  Бланки нормативно-правовых актов

  Бланки и образцы

  Полные требования, необходимые для предоставления услуги

• Срок предоставления

  1. При обращении Заявителя в МФЦ, иную организацию – не более 3 (трех) рабочих дней со дня обращения (включая день обращения). 2. При обращении Заявителя в электронной форме – не позднее рабочего дня, следующего за днем обращения. В случае технических проблем при направлении межведомственных запросов срок предоставления Услуги увеличивается, но не более чем на 5 (пять) рабочих дней.

• Стоимость и порядок оплаты

  Предоставление услуги осуществляется на безвозмездной основе.

• Результат оказания услуги

  Основания для предоставления услуги

  Соглашение о взаимодействии между акционерным обществом «Федеральная корпорация по развитию малого и среднего предпринимательства» и Государственным казенным учреждением Калининградской области «Многофункциональный центр предоставления государственных и муниципальных услуг» от 17. 03.2016 № С-86

  Результат предоставления услуги

  1. Информация о перечне финансовых партнеров Корпорации, предоставляющих финансовую поддержку субъектам малого и среднего предпринимательства, и оказываемой ими финансовой поддержке;

  2. Информация о перечне видов и условиях гарантийной поддержки субъектов малого и среднего предпринимательства, предоставляемой Корпорацией.

• Причины отказа

  Основания для отказа в приеме документов

  1. Заявление заполнено с нарушением установленной формы.

  2. Заявителем не представлены:
  — документ удостоверяющий личность;
  — доверенность;
  — документ, подтверждающий полномочия (для представителя юридического лица).

  Основание для отказа в предоставлении услуги

  Основанием для отказа в предоставлении Услуги является отсутствие на дату обращения сведений о Заявителе в едином реестре субъектов малого и среднего предпринимательства, ведение которого осуществляется ФНС России в соответствии с Федеральным законом № 209-ФЗ (за исключением услуг, которые предоставляются физическим лицам).

• Уровень услуги

  Корпорация МСП

• Ответственные организации

  АО «Федеральная корпорация по развитию малого и среднего предпринимательства»

Назад к услугам

Выбрать МФЦ

Предварительная запись

Продолжая пользование настоящим сайтом Вы выражаете своё согласие на обработку Ваших персональных данных с использованием интернет-сервиса «Яндекс Метрика».

Порядок обработки Ваших персональных данных, а также реализуемые требования к их защите, содержатся в Политике оператора в отношении обработки персональных данных.

Что такое параметр в статистике?

Вероятность и статистика > Базовая статистика > Что такое параметр в статистике?

 

Эта статья посвящена параметрам населения. Информацию о параметрах, которые можно использовать для определения распределения вероятностей, см. в разделе Что такое параметризация?

Что такое параметр в статистике?

В математике параметр — это что-то в уравнении, которое передается в уравнении. Это означает что-то другое в статистике. Это значение, которое говорит вам что-то о население и является противоположностью статистики, которая говорит вам что-то о небольшой части населения.

Перепись — это опрос всех.

Параметр никогда не меняет , потому что все (или все) были опрошены, чтобы найти этот параметр. Например, вас может интересовать средний возраст всех в вашем классе. Может быть, вы опросили всех и обнаружили, что средний возраст — 25 лет. Это параметр, потому что вы опросили всех в классе. Теперь предположим, что вы хотите узнать средний возраст всех учеников вашего класса или класса. Если вы используете эту информацию из своего класса, чтобы предположить средний возраст, то эта информация становится статистикой. Это потому, что вы не можете быть уверены, что ваша догадка верна (хотя она, вероятно, будет близка!).

Статистические данные различаются. Вы знаете , что средний возраст ваших одноклассников — 25 лет. Вы можете предположить, что средний возраст всех ваших однокурсников — 24, 25 или 26 лет. Вы можете предположить, что средний возраст в других колледжах в вашем районе такой же. И вы можете даже догадаться, что это средний возраст студентов колледжей в США. Возможно, это неплохие предположения, но это статистика, потому что вы не опрашивали всех.

Посмотрите это видео, чтобы увидеть больше примеров различий между параметрами и статистикой:

Как отличить статистику от параметра

Посмотрите это видео на YouTube.

Происхождение слова

Параметр

Это слово встречается в 1914 г. в E. Czuber, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Vol. I и в 1922 г. в книге Рональда А. Фишера «О математических основах теоретической статистики». Фишер — английский статистик, биолог и генетик.

Что такое параметр в статистике: обозначение

Параметры обычно представляют собой греческие буквы (например, σ) или заглавные буквы (например, P). Статистика обычно пишется латинскими буквами (например, s). В большинстве случаев, если вы видите строчную букву (например, p), это статистика. В этой таблице показаны различные символы. Некоторые могут выглядеть одинаково, но внимательно ищите строчные и заглавные буквы.

Совет: В статистике редко всплывает слово параметр. Это потому, что ВСЕ, с чем мы имеем дело, это статистика! Вы можете увидеть что-то вроде «среднее значение населения». Это делает более очевидным, что речь идет обо всем параметре. Когда вы видите просто «значительное», это обычно статистика.

Что такое параметр статистики: точность.

Точность показывает, насколько ваша статистика близка к определенному параметру населения. Например, вы можете изучать вес беременных женщин. Если медиана выборки вашей совокупности составляет 150 фунтов, а статистика выборки — 149 фунтов, то вы можете сделать заявление о точности вашей выборки.

Статистика в целом не так точна, как хотелось бы, хотя сейчас это лучший инструмент для прогнозирования населения. Согласно The Economist, научные статьи не очень надежны. Джон Лоаннисис, греческий эпидемиолог, считает, что целых 50 процентов научных работ оказываются ошибочными.
Факторы, способствующие получению ложных результатов, включают слишком малые размеры выборки, плохо спланированное исследование и предвзятость исследователя, вызванную финансовыми интересами или личными намерениями. Vioxx был снят с рынка после того, как он был связан с проблемами с сердцем. Опубликованные научные статьи о безопасности Vioxx оказались ложными.

В. Как рассчитываемые статистические данные при переписи соотносятся с соответствующими параметрами населения?

Прежде чем начать, вы можете прочитать эту статью: Как отличить статистику от параметра.

На самом деле вопрос заключается в том, насколько точна перепись? . Ответ таков (на удивление), что перепись очень точна, плюс-минус крошечный процент. Этот крошечный процент, скорее всего, составляют меньшинства, люди с низким доходом и люди, живущие в сельской местности.

На момент написания последней переписью была перепись 2010 года. Исторически перепись становится более точной:
По данным переписи 2010 года, общая численность населения США в 2010 году составляла 308 745 538 человек, что на 9,7% больше, чем по данным переписи 2000 года. Общая численность населения США была завышена на 0,01 процента. Это всего 36 000 человек — неплохо, если учесть, что население США составляет более 300 миллионов человек. Сравните это с переучетом в 0,49% в 2000 году (около миллиона человек) и занижением в 1,61% в 1990 году.

Домовладельцев пересчитали.

Недосчитались 2,1 процента чернокожих американцев. По данным Denver Post, это было огромным улучшением по сравнению с цифрами 1940 года, когда было подсчитано, что недоучет чернокожих составлял 8,4 процента.

1,5 процента выходцев из Латинской Америки были упущены.

Неиспаноязычных белых было пересчитано.

Почему эти группы учитываются не так точно?

Доступность: С жителями сельской местности трудно или невозможно связаться по почте. В некоторых местах используются адреса «общей доставки», а не фиксированные адреса.
Языковой барьер и образование: Люди, изучающие английский язык, могут испытывать трудности с пониманием формы переписи. Люди с более низким уровнем образования и грамотности также могут не понимать важности участия в переписи.
Подозрение правительства: Некоторые люди могут подумать, что перепись будет использована против них. Некоторые люди не хотят быть в государственной базе данных. Например: нелегальные иммигранты, люди с ордерами на них, люди, имеющие долги или алименты.

Что такое параметр в статистике: Статья по теме:
Как отличить статистику от параметра.

Ссылки

Гоник, Л. (1993). Мультяшный путеводитель по статистике. HarperPerennial.
Коц, С.; и др., ред. (2006), «Параметр», Энциклопедия статистических наук, Wiley.
Эверитт, Б.С.; Скрондал, А. (2010), Кембриджский статистический словарь, издательство Кембриджского университета.

УКАЗЫВАЙТЕ ЭТО КАК:
Стефани Глен . «Что такое параметр в статистике?» От StatisticsHowTo.com : элементарная статистика для всех нас! https://www.statisticshowto.com/what-is-a-parameter-statisticshowto/

————————————————— ————————-

Нужна помощь с домашним заданием или контрольным вопросом? С Chegg Study вы можете получить пошаговые ответы на ваши вопросы от эксперта в данной области. Ваши первые 30 минут с репетитором Chegg бесплатны!

Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, Свяжитесь с нами .

Нейронные сети: параметры, гиперпараметры и стратегии оптимизации | Валентина Альто

Нейронные сети (НС) — типичные алгоритмы, используемые в анализе глубокого обучения. НС могут принимать разные формы и структуры, тем не менее, основной скелет следующий:

Итак, у нас есть входы (x), мы берем их взвешенную сумму (с весами, равными w), пропускаем ее через функцию активации f(.) и, вуаля , мы получаем результат. Затем, в зависимости от того, насколько точны наши прогнозы, алгоритм обновляется через так называемую фазу «обратного распространения» в соответствии с заданной стратегией оптимизации.

Излишне говорить, что это чрезвычайно плохое определение, но если вы будете помнить его при чтении этой статьи, вы лучше поймете ее основную тему.

Действительно, я хочу сосредоточиться на том, как подойти к некоторым характерным элементам NN, инициализация, оптимизация и настройка которых могут сделать ваш алгоритм намного более мощным. Прежде чем начать, давайте посмотрим, о каких элементах я говорю:

· Параметры : это коэффициенты модели, и они выбираются самой моделью. Это означает, что алгоритм в процессе обучения оптимизирует эти коэффициенты (согласно заданной стратегии оптимизации) и возвращает массив параметров, минимизирующих ошибку. Чтобы привести пример, в задаче линейной регрессии у вас есть модель, которая будет выглядеть как y=b + ax, где b и a будут вашими параметрами. Единственное, что вам нужно сделать с этими параметрами, — это их инициализировать (позже мы увидим, что это значит).

· Гиперпараметры : это элементы, которые, в отличие от предыдущих, вам необходимо установить. Кроме того, модель не будет обновлять их в соответствии со стратегией оптимизации: ваше ручное вмешательство всегда будет необходимо.

· Стратегии : вот несколько советов и подходов, которые вы должны использовать для своей модели. А именно, прежде чем управлять своими данными, вы можете нормализовать их, особенно если у вас есть значения в разных масштабах, и это может повлиять на производительность вашего алгоритма.

Итак, давайте рассмотрим их все.

Параметры

Как и предполагалось, единственное, что вам нужно сделать с параметрами, — это их инициализировать (обратите внимание, что инициализация параметров — это стратегия). Итак, как лучше их инициализировать? Наверняка вам НЕ следует устанавливать их равными нулю: ведь этим вы рискуете оштрафовать весь алгоритм. В качестве примера разнообразия проблем, с которыми вы можете столкнуться, можно привести проблему, когда вы остаетесь привязанными к весам, равным нулю, даже после нескольких процедур повторного взвешивания.

Таким образом, здесь есть некоторые идеи для правильной инициализации ваших параметров в зависимости от функции активации, которую вы решили использовать (позже я остановлюсь на функциях активации).

· Если вы используете функцию активации Sigmoid или Tanh, вы можете использовать инициализацию Xavier с равномерным или нормальным распределением:

· Если вместо этого вы используете ReLU, вы можете использовать инициализацию He с нормальным распределением:

Где ni и n0 ​​ — соответственно количество входов и количество выходов.

Гиперпараметры

Это гораздо интереснее. Гиперпараметры требуют вашего внимания и знаний гораздо больше, чем параметры. Итак, чтобы иметь представление о том, как с ними обращаться, давайте рассмотрим некоторые из них:

· Количество скрытых слоев : это, пожалуй, самый спорный момент. Идея состоит в том, что вы хотите, чтобы ваша NN была максимально простой (вы хотите, чтобы она была быстрой и хорошо обобщенной), но в то же время вы хотите, чтобы она хорошо классифицировала ваши входные данные. В этом случае (и во многих других, связанных с гиперпараметрами) вам следует продолжить попытки вручную. Это может показаться «старым» в эпоху самообучающихся машин, но помните, что последние нужно построить, прежде чем учиться. Итак, чтобы обеспечить интуицию этого, я предлагаю вам провести несколько экспериментов на этой платформе Tensorflow: вы увидите, как после ряда слоев/нейронов точность больше не улучшается, поэтому было бы неэффективно сохранять алгоритм такой тяжелый.

· Скорость обучения : этот гиперпараметр относится к шагу обратного распространения, когда параметры обновляются в соответствии с функцией оптимизации. По сути, он показывает, насколько важно изменить вес после повторной калибровки. Но что значит «повторная калибровка»? Ну, если вы думаете об общей функции потерь только с одним весом, графическое представление будет примерно таким:

Вы хотите минимизировать потери, поэтому в идеале вы хотите, чтобы ваш текущий w скользил к минимуму. Процедура должна быть следующей:

Соответствующая функция:

Где первый член — ваш текущий вес, второй член — градиент вашей функции (в этом одномерном случае это будет первая производная вашей функции потерь относительно, очевидно, к вашему единственному весу). Помните, что первая производная имеет отрицательное значение, если крутизна касательного отрезка отрицательна, поэтому мы ставим минус в середине двух слагаемых (интуиция: если крутизна отрицательна, вес должен двигаться вправо, как в пример). Эта процедура оптимизации называется градиентным спуском.

Теперь давайте добавим новый член в формулу:

Эта гамма — наша скорость обучения, и она сообщает алгоритму, насколько важным должно быть влияние градиента на вес. Проблема маленькой гаммы в том, что НС будет сходиться (если будет сходиться) очень медленно, и мы можем столкнуться с проблемой так называемого «исчезающего градиента». С другой стороны, если гамма очень велика, риск упустить минимум и возникает в сценарии «взрывающегося градиента».

Хорошая стратегия может начинаться со значения около 0,1, а затем экспоненциально уменьшать его: в какой-то момент значение функции потерь начинает уменьшаться на первых нескольких итерациях, и это сигнал о том, что вес пошел в правильном направлении.

· Momentum : это метод, используемый на этапе обратного распространения. Как сказано в отношении скорости обучения, параметры обновляются таким образом, чтобы они могли сходиться к минимуму функции потерь. Этот процесс может быть слишком долгим и влиять на эффективность алгоритма. Следовательно, одним из возможных решений является отслеживание предыдущих направлений (то есть градиентов функции потерь по отношению к весам) и сохранение их как встроенной информации: именно для этого задуман импульс. Это в основном увеличивает скорость сходимости не с точки зрения скорости обучения (насколько вес обновляется каждый раз), а с точки зрения встроенной памяти прошлой повторной калибровки (алгоритм знает, что предыдущее направление этого веса было, скажем, правильным , и он будет двигаться прямо в этом направлении во время следующего распространения). Мы можем визуализировать это, если рассмотрим проекцию двухвесовой функции потерь (в частности, параболоида):

Вы можете найти исходный код для создания этих трехмерных графиков здесь.

Как видите, если мы добавим гиперпараметр импульса, нисходящая фаза будет быстрее, поскольку модель сохраняет следы прошлых направлений градиента.

Если вы выберете высокие значения импульса, это означает, что он будет массово учитывать прошлые направления: это может привести к невероятно быстрому алгоритму обучения, но высок риск пропуска некоторых правильных «отклонений». Предложение всегда начинается с низких значений, а затем постепенно увеличивается.

· Функция активации : это функция, через которую мы пропускаем нашу взвешенную сумму, чтобы получить значительный результат, а именно вектор вероятности или результат 0–1. Основными функциями активации являются Sigmoid (для мультиклассовой классификации используется вариант этой функции, называемый функцией SoftMax: она возвращает на выходе вектор вероятности, сумма которого равна единице), Tanh и RELU.

Обратите внимание, что функция активации может находиться в любой точке NN столько раз, сколько вы хотите. Тем не менее, вы всегда должны думать об эффективности и скорости. А именно, функция ReLU очень быстрая в плане обучения, а сигмоида сложнее и занимает больше времени. Следовательно, хорошей практикой может быть использование ReLU для скрытых слоев, а затем, в последнем слое, вставка вашего Sigmoid.

· Размер мини-пакета : когда вы сталкиваетесь с миллиардами данных, это может привести к неэффективной (а также контрпродуктивной) загрузке вашей NN всеми ими. Хорошей практикой является подача ему небольших выборок ваших данных, называемых пакетами: таким образом, каждый раз, когда алгоритм обучается сам, он будет обучаться на выборке того же размера пакета. Типичный размер — 32 или больше, однако вы должны иметь в виду, что если размер слишком велик, риск заключается в слишком обобщенной модели, которая не будет хорошо соответствовать новым данным.

· Эпохи : это показывает, сколько раз вы хотите, чтобы ваш алгоритм обучался на всем наборе данных (обратите внимание, что эпохи отличаются от итераций: последние представляют собой количество пакетов, необходимых для завершения одной эпохи). Опять же, количество эпох зависит от типа данных и задачи, с которой вы сталкиваетесь. Идея может заключаться в том, чтобы наложить условие, при котором эпохи останавливаются, когда ошибка близка к нулю. Или, что проще, вы можете начать с относительно небольшого количества эпох, а затем постепенно увеличивать его, отслеживая некоторые показатели оценки (например, точность).

· Dropout : этот метод состоит в удалении некоторых узлов, чтобы NN не был слишком тяжелым. Это можно реализовать на этапе обучения. Идея состоит в том, что мы не хотим, чтобы наша НС была перегружена информацией, особенно если учесть, что некоторые узлы могут быть избыточными и бесполезными. Таким образом, при построении нашего алгоритма мы можем решить сохранить для каждого этапа обучения каждый узел с вероятностью p (так называемая «вероятность сохранения») или удалить его с вероятностью 1-p (так называемая «вероятность удаления»).

Стратегии

Стратегии — это подходы и лучшие практики, которые мы могли бы использовать для нашего алгоритма, чтобы сделать его более эффективным. Среди них есть следующие:

· Параметр инициализации : мы говорили об этом в первом абзаце.

· Нормализация данных : при проверке данных вы можете заметить, что некоторые функции представлены в разных масштабах. Это может повлиять на производительность вашей NN, поскольку сходимость происходит медленнее. Нормализация данных означает приведение их всех к одному масштабу в диапазоне [0–1]. Вы также можете стандартизировать свои данные, что означает их нормальное распределение со средним значением, равным 0, и стандартным отклонением, равным 1. Хотя нормализация данных происходит до обучения вашей NN, другим способом вы можете нормализовать свои данные через так называемую пакетную обработку. Нормализация: это происходит непосредственно во время обучения НС, особенно после взвешенной суммы и перед функцией активации.

· Алгоритм оптимизации : в предыдущем абзаце я упомянул градиентный спуск в качестве алгоритма оптимизации. Однако у нас есть много вариантов этого последнего: стохастический градиентный спуск (он минимизирует потери в соответствии с оптимизацией градиентного спуска, и для каждой итерации случайным образом выбирает обучающую выборку — поэтому он называется стохастическим), RMSProp (отличается от предыдущий, поскольку каждый параметр имеет адаптированную скорость обучения) и оптимизатор Адама (это RMSProp + импульс). Конечно, это не полный список, но достаточно, чтобы понять, что оптимизатор Adam часто является лучшим выбором, так как он позволяет вам устанавливать различные гиперпараметры и настраивать вашу NN.

· Регуляризация : эта стратегия имеет решающее значение, если вы хотите, чтобы ваша модель была простой и избегала переобучения. Идея состоит в том, что регуляризация добавляет штраф к модели, если веса велики/слишком велики. Действительно, это добавляет к нашей функции потерь новый член, который имеет тенденцию к увеличению (следовательно, потери тоже увеличиваются), если процедура повторной калибровки увеличивает веса. Существует два вида регуляризации: регуляризация Лассо (L1) и регуляризация моста (L2):

Регуляризация L1 имеет тенденцию сжимать веса до нуля с риском избавиться от некоторых входных данных (поскольку они будут умножены на нулевое значение). значение), тогда как L2 может сжимать веса до очень низких значений, но не до нуля (следовательно, входные данные сохраняются).