Тюнинг моде: Профиль пользователя | Tuningmode.ru — lsuzu.ru — Последние новости автобазара и авто продажи

Содержание

Акции | Tuningmode.ru

Эти товары у нас в наличии и их можно приобрести у нас по сниженной цене! Эти позиции не имеют каких-либо недостатков, мы просто отдаём их дешевле! Данные позиции идут в полной комплектации, указанной в описании к тому или иному товару.

14 300

15 100

21 000

24 700

14 300

15 100

14 300

15 100

14 800

15 600

14 300

15 100

22 100

27 000

18 800

22 200

9 900

14 900

9 200

10 900

6 500

8 400

3 600

4 600

3 600

4 600

2 500

3 800

2 500

3 800

2 100

3 000

4 300

5 800

7 400

9 300

10 примеров тюнинга из СССР — берегите глаза! — журнал За рулем

Не стоит называть все попытки советских граждан улучшить свои автомобили «колхозингом». Всяко, конечно, бывало. Но иногда народный тюнинг включал толковые и необходимые в те времена усовершенствования.

Во-первых, это красиво…

Материалы по теме

Разумеется, было много наивного, аляповатого, смешного. Как любая мода, автомобильная в Союзе возникала и утихала волнами. Еще в 1960-х безумно популярны стали оплетки на руль из некоего материала, напоминающего провода в цветной изоляции. Делали их, видимо, какие-то артели, поскольку продавали эту «красоту» в палатках на рынках.

Типичные элементы салона начала 1970-х: оплетка на руль и цветочек на рычаг переключения передач.

Смысл в такой оплетке все-таки был. Рулевые колеса тогда были тонкими и скользкими. Но в основном, конечно, речь шла о красоте! Уже в 1970-х в моду стремительно вошли меховые чехлы на сиденья и «до кучи» — на руль. Но уж это точно был элемент престижа, как шуба.

Еще одна повальная мода — набалдашники на рычаг переключения передач, желательно с розочкой или иным цветочком. Вариация — ящерица под стеклом. Для полной гармонии перед ветровым стеклом должен был висеть какой-нибудь чертик.

Материалы по теме

Черная отделка, плетеные шторки и псевдохром

Молдинги, иногда даже самодельные, и другой блестящий дополнительный декор тоже распространились в 1970-х. Много на самых разных машинах, от Волги ГАЗ-24 до Запорожцев, было «птичек» — эмблем, снятых с багажников ГАЗ-21. Число таких «украшательств» росло по мере списания 21-х Волг.

На Победе щедрый набор блестящих декоративных элементов и передняя подвеска 21-й Волги.

ЗИС-110 с частично утраченным родным декором, зато с бампером от Чайки ГАЗ-13, жигулевскими подфарниками и богатым набором зеркал.

ЗИС-110 с частично утраченным родным декором, зато с бампером от Чайки ГАЗ-13, жигулевскими подфарниками и богатым набором зеркал.

Материалы по теме

Помимо блестящих клееных молдингов, в моду на рубеже 1980-х вошли и черные. Черная отделка вообще тогда была актуальной. В подражание виниловым крышам западных машин и экспортных Жигулей многие чернили крыши самостоятельно. Иногда, кстати, достаточно аккуратно.

К этому хорошо было прибавить противосолнечный козырек сверху ветрового стекла. Желательно с надписями Avtoexport, Rally, на худой конец — Sport.

Странные, но очень модные в былые времена шторки.

Полное собрание декоративных элементов разных эпох. Машину украшали явно не один год.

Мода на шторки на заднее стекло возникла, вероятно, от начальственных Чаек и Волг, в которых таким образом оберегали руководителей от любопытных. На юге это хоть как-то было оправданно. Но потом вдруг размножились странные аляповатые разноцветные плетеные конструкции, а затем и совсем дикие пластиковые решетки загадочного назначения и сомнительной эстетики.

Продолжение — на следующей странице.

Резидент «Жигулевской долины» LARTE Design создает тюнинг для авто премиум-класса по последней моде

Недавно технопарк «Жигулевская долина» принял еще одного резидента — LARTE Design, тюнинг-ателье международного уровня, известное в России, странах Европы и США.

Проект по разработке и изготовлению комплектов тюнинга для авто премиум-класса из базальтового и углеродного волокна высоко оценили члены Единого экспертного совета технопарков на территории Самарской области на заседании, прошедшем 6 сентября. LARTE Design занимается полным циклом производства тюнинг-комплектов: от создания дизайна до производства и установки. Собственные производственные мощности позволяет обеспечить тщательный контроль качества на всех этапах.

При изготовлении тюнинг-комплектов применяется углеволокно (карбон), базальтовая ткань БТ-11/1 с высокими показателями химической и термической устойчивости, полиолефиновая пленка, получаемая путем сополимеризации и разработанная для изготовления объектов сложной геометрической формы, и экранная ткань, созданная с использованием нейлона.

Одним из самых сложных процессов является работа с карбоном. Материал широко применяется в авиастроении и автоспорте. Его главное достоинство — высокая прочность при относительно малом весе.

В настоящее время детали из углеволокна компания LARTE Design производит методом вакуумной

инфузии: уложенный в матрицу материал в условиях вакуума пропитывается полимерными смолами — связующим веществом, которое в дальнейшем полимеризуется, делая заготовку твердой и готовой к дальнейшей обработке: обрезке лишних частей, шлифовке, покрытию лаком.

В планах компании сделать процесс технологически совершеннее: перейти на изготовление деталей для тюнинг-комплектов из препрегов — карбоновых «полуфабрикатов», позволяющих ускорить производственный процесс и получать детали сложной формы и с большей удельной прочностью.

«Препрег — это новый уровень, на который мы выходим, — говорит руководитель LARTE Design Алексей Яновский. — Да, это сложнее, в первую очередь из-за транспортировки и хранения (они должны осуществляться при минусовой температуре). От этих условий зависит качество изготавливаемой детали. Также препреги требовательны к условиям, в которых происходит отвердевание связующей полимерной композиции. Новые стандарты и технологии изготовления требуют обучения сотрудников. Но мы уверены: преодоление трудностей стоит конечного результата».

Изделия LARTE Design, система менеджмента и применяемые в производстве технологии прошли

всестороннюю проверку ассоциации TÜV и получили одобрение KBA, Федерального ведомства по вопросам регулирования автотранспортных средств Германии.

Технопарк «Жигулевская долина» уже давно воспринимается как экосистема, позволяющая не только эффективно реализовывать собственные проекты, но и находить партнеров среди резидентов. Так, тюнинг-ателье LARTE Design уже подписало соглашение о сотрудничестве с детским технопарком Кванториум 63 регион. Это позволит юным техникам больше узнать о производственных процессах и передовых решениях в области автомобильного дизайна.

Алексей Яновский:
— Новые стандарты и технологии изготовления требуют обучения сотрудников. Но мы уверены: преодоление трудностей стоит конечного результата.

Для справки:

Владельцем бренда LARTE Design является резидент технопарка «Жигулевская долина» — компания «Алс Тюнинг».

LARTE Design:

https://www.larte-design.ru/

Телефоны: +7 (499) 493-37-34, +7 (495) 999-83-83, +7 (965) 191-72-3

На правах рекламы

Тюнинг становится модным трендом | Ежедневный информационный портал AUTOMOBILI.RU

В Москве с большим аншлагом прошла выставка тюнинга автомобилей премиум классе DreamСar Show 2010.

DreamCar Show — камерное мероприятие, которое по своим масштабам пока еще уступает подобным мировым шоу. Однако, представленные на выставке образцы дают четкую уверенность, что профессионалы отечественных тюнинг-ателье вполне по силам составить достойную конкуренцию западным коллегам. Посетители «Крокус Экспо» смогли увидеть лучшие экземпляры автомобилей класса премиум и люкс, аксессуары и компоненты, а также готовые решения известнейших российских и зарубежных тюнинг-ателье.

«Московское ТюнингШоу» задумывается как «b-to-b» и «b-to-c» проект, ориентированный на привлечение большего количества посетителей. «ТюнингШоу» нацелено на профессионалов в области оказания тюнинговых услуг, любителей, интересующихся модным направлением усовершенствования транспортных средств, профессиональных спортсменов. Новый проект позволит компаниям, специализирующимся на оказании тюнинговых услуг, завязать контакты как с поставщиками оборудования, материалов, инструментов и аксессуаров, так и с авто-мотолюбителями, для которых их средство передвижения стало средством самовыражения, индивидуального стиля, образом жизни. Информационную поддержку новому проекту оказали многие авторитетные специализированные издания, среди которых и журнал «Автомобили».

Организаторы уверены, что «Московское Тюнинг Шоу» в перспективе составит достойную конкуренцию ведущим мировым выставкам, посвященным тюнингу и автозвуку. Предложенный организаторами формат выставки и лояльная ценовая политика, что немаловажно в условиях кризиса, были с воодушевлением восприняты участниками нового проекта.

В этом году на DreamCar Show состоялся дебют сразу трех моделей, каждая из которых стала событием в мире тюнинга. Партнер выставки — компания TOPCAR представила Porsche Panamera Stingray — собственную версию тюнинга для флагмана Porsche. Новый облик автомобиля излучал спокойную мощь и агрессию хищника, не растеряв фирменные элегантные линии автомобилей Porsche. Интересно то, что весь обвес выполнен из карбонового волокна, а новая мощность суперкара превышает 550 л. с. MINI Cooper S Bully — яркое творение в мире высокой автомобильной моды. Партнером в создании этого проекта стал знаменитый модельер Денис Симачев. Автомобиль «одет» в новый аэродинамический обвес и украшен узорами от именитого дизайнера.

Lumma CLR X650 M — совершенно новая программа по тюнингу BMW X6 M. Под капотом скрывается мощность в 650 л. с. и моментом 830 Нм. Серьезные изменения коснулись и внешности этого болида. Всем своим видом автомобиль демонстрировал неукротимую мощь своего механического сердца. Кроме всего прочего, каждый автомобиль получил новый изысканный интерьер.

Компания Re-styling, ведущий поставщик материалов для автомобильного стайлинга, представила обтянутую в пленку «под фольгу» Lamborghini Murcielago. Также посетители могли рассмотреть Nissan Skyline GTR — одну из самых быстрых машин в России, участника Гран-при Москвы по дрэг-рейсингу. Московский хот-роддерский клуб Streetmachines предложил вниманию посетителей Dodge Viper — уникальный автомобиль, построенный по настоящим американским канонам.

Еще один представитель автоспорта — Toyota Altezza Андрея Богданова из Moscow Drift Team, которая успешно выступала на российских и международных этапах по дрифту порадовала посетителей своим необычным дизайном. Также на суд посетителей DreamCar Show были представлены тюнингованные машины от клуба любителей Honda Accord, внедорожники версии Hummer и многие другие автомобили класса премиум и люкс, предназначенные для ценителей эксклюзивных дорогих машин.

Организатор мероприятия, выставочная группа RTE, выразила благодарность всем участникам и гостям DreamCar Show и ждет новых посетителей и участников в 2011 году на DreamCar Show, которое пройдет 1-3 апреля в том же «Крокус Экспо», на площадке павильона №3.

Полезная информация | Лексус — Кунцево

Закрыть

ЗАКРЫТЬ

С пробегом
Финансовые услуги
КОРПОРАТИВНЫМ КЛИЕНТАМ

Next steps

тюнинг часов Black-Out Concept

Для заказа услуги тюнинга часов вы можете воспользоваться формой обратной связи, либо связаться с нашими сотрудниками по любому, из указанных на нашем сайте, номеру телефона.

В последнее время, на руках известных людей все чаще начали замечать часы извесных брендов, не похожих на стандартный модельный ряд. Эти часы особенные и сделаны индивидуально под заказчика — в мире наступила эра тюнинга часов.

Например, руку известной американской актрисы Дженнифер Энистон (Jennifer Aniston) украшает Rolex Milgauss, который «тюнингован» в женевском дизайн-бюро Black-out Concept. На руке Сильвестра Сталонне (Sylvester Stallone) был замечен Rolex Daytona от Black-Out Concept.

При желании, немного «покопавшись» в интернет можно найти не мало других примеров все возрастающей популярности тюнинговых часов.

На крупнейших мировых аукционах: Antiquorum, Christies, Sotheby’s, тюнинговые часы постоянно пользуются спросом, и их цена в ходе торгов постоянно растет. К примеру, наручные часы Rolex с покрытием PVD были проданы за баснословные деньги (до 35000 долларов). Jacques Piccard Rolex PVD Deep Sea Dweller Sells был продан на Christies за $39526. Тюнинговый Rolex Pro Hunter Daytona Sells был продан на Antiquorum за $42000. И таких примеров очень много. Стоит, однако, заметить, что тюнинг выполняет не сам бренд Rolex или другие известные нам часовые мануфактуры, а сторонние фирмы, занимающиеся непосредственно данными технологиями.

Одной из самых известных в мире компаний, которая профессионально занимается тюнингом часов, является упоминавшаяся ранее «Black-Out Concept» Компания находится в Женеве, и специализируется, в частности, на тюнинге таких брендов, как:

Rolex;

Bvlgari.

В процессе тюнинга выполняется обработка стальных частей корпуса и браслета часов. В результате чего они приобретают благородный черный цвет.

В чем секрет возрастающей популярности моды на тюнинговые часы? Какие задачи, на самом деле выполняют тюнинговые компании? Почему именно черный цвет?

Черный цвет — это легенда, которую каждый трактует по-своему. Существует множество мнений, касающихся черного цвета. В средние века считалось, что черный — это цвет максимализма, олицетворяющий мудрость и печаль. Средневековые монахи носили черные одеяния, черный считался цветом могущества и власти. У китайцев, например, черный цвет был царем всех цветов, так как считался Цветом Небес, цветом звездного ночного неба, полного загадок, таинств, таящихся страхов и, вместе с тем, надежд.

В современном мире черный цвет — это цвет, который предпочитают умные, практичные люди. Черный цвет — роскошный цвет, он притягивает своей таинственностью, говорит о сдержанности и конкретности. Модники всех времен уже давно заметили, что черный цвет — самый выгодный цвет. На самом деле, если на Вас одежда или аксессуары черного цвета, то Вы ни в коем случае не останетесь не замеченными.

Многие известные личности, выбирая какие-либо вещи, останавливают свой выбор на черном цвете. Генри Форд, говорил: «Автомобиль может быть любого цвета, если этот цвет – черный». Черный очень удачно смотрится в различных сочетаниях, поэтому его часто комбинируют с другим цветом, причем абсолютно с любым, так как он подходит к каждому из цветов. В этом отношении часы черного цвета — очень выигрышный вариант. Они подходят к любой одежде.

Черные наручные часы могут символизировать отрицание земной пышности и тщеславия, отречение от мирской суеты и богатства. Черный цвет наручных часов может свидетельствовать о рассудительности и чувстве собственного достоинства.

Тюнинговые часы черного цвета — это отличный вариант для активных, уверенных в себе людей, не боящихся быть всегда на виду.

История моды на часы с PVD и DLC покрытия берет начало с разработки износостойких покрытий для инструментов и деталей машин и механизмов. PVD — это сокращенно от английского physical vapour deposition — физический процесс осаждения паров. Это покрытие из нескольких слоев, которые наносятся на поверхность (в данном случае — металлическую поверхность часов) в вакууме. При нанесении покрытия происходит ряд процессов физико-химической активации. Таких как бомбардировка ионами, испарение-конденсация и некоторых других. В результате, кроме придания часам благородного черного цвета, данное покрытие выполняет защитную функцию, и, кстати говоря, справляется с этой миссией неплохо.

Вполне логично, что часы с таким покрытием пользуются большой популярностью у военных. По этой причине производители и делают упор на наручные часы с покрытием PVD в стиле military. По сути дела, как раз благодаря моде на наручные часы в стиле military, выпускаемые, например, компаниями Panerai, U-Boat, Luminox, черные часы с покрытием PVD и приобрели такую головокружительную популярность.

Принципиально отличными от описанных выше, но также относящихся к классу PVD, являются покрытия DLC (Diamond Like Coatings). Покрытие, появившееся в 2008 году, заключающееся в нанесении на часы слоя особого материала на основе углерода, по ряду свойств напоминающего алмаз. Получаемые при этом углеродные нанопленки близки по свойствам к алмазу. Такие покрытия обладают очень высокой абразивной износостойкостью, превосходящей (до 50 раз по сравнению с сталью) другие типы покрытий. К сожалению, их температурная стабильность и стойкость к окислению ограничена величиной 300 0С. Но, благодаря своей абразивной стойкости, DLC показывают хорошие результаты при создании защитных поверхностей на металлических поверхностях.

Подводя итог, можно утверждать, что кроме придания благородства внешнему виду часов, в результате тюнинга поверхность часов дополнительно приобретает некоторые защитные свойства.

К слову, сей факт часто используется для обновления именно старых часов. Т.е., если есть старые часы, на которых есть микро-царапины, внешний вид которых, по каким-то причинам морально устарел, или просто надоел. То ситуацию можно исправить, именно выполнив тюнинг Ваших любимых часов. Ведь, в результате, Вы приобретаете не просто обновленные «любимые» часы. Вы получаете эмоции от «новой», «старой знакомой» вещи. В ряде случаев это хороший способ подарить таким часам вторую жизнь.

У компании Black-Out Concept есть ряд особенностей, и преимуществ перед всеми прочими компаниями. Во-первых, это бренд с мировым именем. Имеющий заслуженную, и проверенную временем известность и популярность.

Во-вторых. Компания Black-Out Concept предупреждает, что особенностью тюнинга является операция полной разборки — сборки часов. Что противоречит условиям соблюдения гарантийных обязательств мануфактурой, выпустившей часы. Конечно же, если срок гарантийных обязательств не истек. Но, в этом случае, компания Black-Out Concept несет собственные гарантийные обязательства выдавая соответствующий сертификат на 10 лет.

Стоит ли говорить, что само по себе наличие тагого сертификата о тюнинге от Black-Out Concept само по себе уже повышает стоимость ваших часов.

Компания «Watches-Master» предлагает своим Заказчикам услугу — тюнинг часов от компании Black-Out Concept. Как правило, вся операция занимает, примерно, не более двух месяцев. Стоимость и сроки оговариваются в каждом случае индивидуально.

Будем рады выполнить Ваш заказ.

С уважением, Коллектив «Watches-Master».

Мода на тюнинг

На автодорогах можно увидеть различное множество автомобилей, которые не будут похожи друг на друга. Все они отличаются в значительной или не значительной мере, но выделиться среди массы других таких же моделей хотят все. По этой причине водители начинают прибегать к тюнингу машины.

Внешний тюнинг вошел в моду уже давно, цепляя различные детали на авто, можно изменить до неузнаваемости свою машину. Низким по цене и один из самых популярных элементом тюнинга является спойлер, и на стекло и на багажник. Эти детали красиво изменяют авто и если все правильно установить, то еще и при определенных условиях они будут исполнять дополнительные функции. Спойлер на заднее стекло к примеру будет защищать от воды и грязи, чтобы водитель мог беспрепятственно следить за тем, что происходит за его авто. Спойлер же на багажник при малых скоростях ничем не помогает, а вот при больших — он улучшает аэродинамические свойства и прижимает авто к земле, что снижает вибрацию и улучшает управляемость.

На капот же автовладельцы могут установить дефлектор, который защищает капот и лобовое стекло от попаданий камней, что могут поцарапать или побить авто. Так же на больших скоростях насекомые могут оставлять после себя следы на стекле, которые плохо оттираются, дефлектор может и в этом случае помочь.

Существует не только внешний тюнинг автомобиля, но есть и тюнинг салона, который позволит улучшить комфорт и даже настроение во время езды на своей машине. Первое, что приходит в голову салонного тюнинга — это автомобильные чехлы на сиденья, которые сберегут в идеальном виде оригинальную обшивку, и для чистки их будет легче снять, чем всю оббивку. Авточехлы изготовляют с различных материалов, с разной расцветкой, создают под определенный тип автомобиля, и могут добавлять специальную поддержку для спины. Прежде всего, перед покупкой чехлов, нужно понять подойдет ли он для данного типа сидения, не будет ли большим или маленьким. Если оно не будет идеально прилегать, то есть вероятность, что оно быстрее износиться, и придется покупать новое. По этой причине лучше всего заранее все проверить.

Если же нет желания покупать новые чехлы и изменять внешний вид авто, и не хочется чтобы кто-то заглядывал внутрь, можно и даже нужно купить шторки для авто. Кроме того, что за ними можно скрыться от посторонних глаз, так еще и летом они не позволят прогреваться салону автомобиля.

модных брендов настраиваются на Clubhouse

Вы слышали? Прослушивание — это новый черный цвет, а Zoom-ing — так 2020. Добро пожаловать в Clubhouse. Социальная сеть только для аудио из Кремниевой долины штурмом набирает обороты измученных изоляцией пользователей iPhone. Отчасти подкаст в прямом эфире, отчасти TED Talk и отчасти чат-комната, Clubhouse в настоящее время насчитывает миллионы пользователей и оценивается в 1 миллиард долларов (неплохо для приложения, все еще находящегося в стадии бета-тестирования). Кто угодно может присоединиться по приглашению существующего участника, и в конечном итоге оно будет открыто для всех.

Здесь, в приложении годовой давности, правят не глаза, а уши: интимность голоса в сочетании с отсутствием заботы о том, как волосы или дом выглядят на экране, — это мощная формула. «Clubhouse — ничто без сообщества, это все о сообществе и связях», — говорит соучредитель и генеральный директор Clubhouse Пол Дэвисон.

«Вирджил Абло рассматривает приложение как возможность для модных брендов общаться с людьми невизуальным способом»

В любой момент глобальное сообщество может присоединиться к сотням живых модерируемых бесед и тусовок. в виде комнат, посвященных сотням тем, от путешествий и телевидения до мелочей, социальной справедливости и, да, моды.(К вашему сведению: переключение между комнатами и общение один на один приветствуются!) Хотя это еще только начало, мы решили посмотреть, как мир моды ориентируется на платформу.

Вирджил Абло, креативный директор Louis Vuitton и Off-White, готов. С момента присоединения к Clubhouse прошлым летом суперпользователь наслаждается комнатами, посвященными моде, искусству, культуре и многому другому. Арбитр крутости и приятель Канье считает, что его работа — быть в сети. В недавнем подкасте Business of Fashion он объяснил: «Я принадлежу к сообществу дизайнеров, а это значит, что я часть очень небольшого процента людей, которые могут диктовать, какие брюки вы наденете в следующем году… так что я думаю Это часть моей ответственности и умения быть осведомленным, знать, что происходит в мире.”

Кроме того, Абло рассматривает приложение как возможность для модных брендов общаться с людьми без всяких ограничений, невизуальным способом: «Clubhouse ориентирован на звук … и я, например, думаю, что это новый ландшафт, чтобы услышать, что такое Бренд — это без использования изображения и без непосредственного отношения к продукту в этом изображении. Что вы можете сказать? Это становится привлекательным в индустрии моды — когда мы можем использовать свой голос для привлечения внимания ».

Одно дело Clubhouse — N-O-T? Место для жестких продаж.Видите ли, когда убран весь этот … эээ … визуальный шум, аутентичность и связь становятся все более важными. Модники в этом разбираются … просто находиться в Clubhouse — на панелях, в комнатах — это полдела.

«Саудовский модельер Арва Аль Банави был одним из первых, кто запрыгнул на подножку Clubhouse»

Например, Норма Камали, которая только что опубликовала свою новую книгу « I Am Invincible », и Кеннет Коул недавно приняли участие в разговор о создании бренда, организованный Гаем Разом из Национальной общественной радиостанции «Как я построил это».Члены аудитории, которые обычно никогда не оказывались в комнате со своими героями дизайна, могут слышать их в реальном времени и задавать вопросы — такой вид доступа захватывающий и действительно отличает Clubhouse от других. В регионе MENA саудовский модельер Арва Аль Банави был одним из первых, кто поддержал популярность Clubhouse.

Бренды также используют приложение, чтобы сообщать или делиться новостями. Основатели The Attico из Милана обратились в Clubhouse, чтобы рассказать о своей новой капсульной коллекции бесполой уличной одежды, а дизайнер обуви Джузеппе Занотти выбрал февральскую Неделю моды в Милане, чтобы дебютировать в сети.В рамках празднования своих мужских и женских коллекций осень / зима 2021–2022 он провел два отдельных выступления — одно на итальянском, а второе на английском.

Кто знает? Может быть, оживленный разговор без аэрографических изображений станет новой нормой в маркетинге моды. Если в нем присутствует очаровательный итальянский акцент, мы все за него.

Модная футболка General Lee Duke Boys V8 Tuning T-Shirt Ретро-стиль S / W Grafik DTG Одежда, обувь и аксессуары Fruit of the Loom Футболки для мужчин

Устарело : Синтаксис доступа к массиву и строке со смещением с фигурными фигурные скобки устарели в / home / clients / f94f11846adc825b5cedda884a8ab661 / web / contactl / index.php в строке 493

03 493342 : Синтаксис доступа к смещению массивов и строк с фигурными скобками устарел в

/home/clients/f94f11846adc825b5cedda884a8ab661/web/contactl/index.php в строке 495

Устаревший : Синтаксис доступа к массивам и фигурным скобкам с фигурными скобками не рекомендуется устарело в / home / clients / f94f11846adc825b5cedda884a8ab661 / web / contactl / index.php в строке 495

Устаревший : Синтаксис доступа к смещению массивов и строк с фигурными скобками устарел в /home/clients/f94f11846adc825b5cedda884a8ab661/web/contactl/index.php 2 9334 в строке 9333 49 : синтаксис доступа к смещению массивов и строк с фигурными скобками устарел в /home/clients/f94f11846adc825b5cedda884a8ab661/web/contactl/index.php в строке 495

Устаревший : синтаксис со смещением строк в фигурных скобках устарел в / home / clients / f94f11846adc825b5cedda884a8ab661 / web / contactl / index.php в строке 495

Устаревший : синтаксис со смещением строк в фигурных скобках устарел в / home / clients / f94f11846adc825b5cedda884a8ab661 / web / contactl / index.php в строке 496

034 9334

в строке 9333 49 : синтаксис доступа к смещению массивов и строк с фигурными скобками устарел в /home/clients/f94f11846adc825b5cedda884a8ab661/web/contactl/index.php в строке 496

034 9334

в строке 9333 49 : синтаксис доступа к смещению массива и строки с фигурными скобками устарел в /home/clients/f94f11846adc825b5cedda884a8ab661/web/contactl/index.php в строке 773

Устаревший : синтаксис со смещением строки и фигурными скобками устарел в / home / clients / f94f11846adc825b5cedda884a8ab661 / web / contactl / index.php в строке 773

Устаревший : Синтаксис доступа к смещению массивов и строк с фигурными скобками не рекомендуется в /home/clients/f94f11846adc825b5cedda884a8ab661/web/contactl/index.php 93370034 в строке 933777 : синтаксис доступа к смещению массива и строки с фигурными скобками устарел в /home/clients/f94f11846adc825b5cedda884a8ab661/web/contactl/index.php в строке 773

Устаревший : синтаксис со смещением строки и фигурными скобками устарел в / home / clients / f94f11846adc825b5cedda884a8ab661 / web / contactl / index.php в строке 2048

034 933 275

: синтаксис доступа к смещению массива и строки с фигурными скобками устарел в /home/clients/f94f11846adc825b5cedda884a8ab661/web/contactl/index.php в строке 2853

Устаревший : синтаксис с доступом к массиву и фигурным скобкам устарел в / home / clients / f94f11846adc825b5cedda884a8ab661 / web / contactl / index.php в строке 2853

034 в строке 9333 288

Модная футболка General Lee Duke Boys V8 Tuning T-Shirt Retro Style S / W Grafik DTG Одежда, обувь и аксессуары Fruit of the Loom Футболки для мужчин

Textildirektdruck — Keine Folie sondern direkt eingedruckt, Es handelt sich hierbei um eine Retro Pixelgrafik S / W, Modisches Design — elegance und stilvoll, Rot, Gelb, Oliv, Weiß, Khaki, Maigrün, Orange, Royal, Оптовые цены в интернет-магазине, Saver , По доступным ценам купить модные модели !, Футболка для мальчиков V8 Tuning в стиле ретро S / W Grafik DTG Футболка General Lee Duke, Футболка General Lee Duke Футболка для мальчиков V8 Tuning в стиле ретро S / W Grafik DTG, Футболка Lee Duke Boys V8 Tuning в стиле ретро S / W Футболка Grafik DTG General.

новые туфли (абсолютно без следов износа), которых нет в оригинальной упаковке, попадают в эту категорию. Просмотреть все определения условий ， Примечания продавца: «NEU ARTIKEL ist neu und wird extra für sie bedruckt bzw. veredelt ». ，. Maigrün, неиспользованный и неношеный предмет, который отсутствует в оригинальной розничной упаковке или может не иметь оригинальных упаковочных материалов (например, оригинальной коробки или пакета). Оригинальные теги не могут быть прикреплены. Например.Королевский. Textildirektdruck — Keine Folie sondern direkt eingedruckt. Es handelt sich hierbei um eine Retro Pixelgrafik S / W. Модный дизайн — элегантный и стильный .. Состояние: Новое без ярлыков: Совершенно новое. Футболка цвета хаки General Lee Duke Boys v8 Tuning Футболка в стиле ретро с рисунком S / W DTG. Rot, Oliv, Weiß, Orange, Gelb.

Контактыadmin2021-09-07T10: 20: 17 + 00: 00

11, Rue Champ-Blanchod CH-1228 Plan-les-Ouates

Футболка General Lee Duke Boys V8 Tuning Футболка в стиле ретро S / W Grafik DTG

Корсет с регулируемой перекрещивающейся лентой / бинтом со шнуровкой сзади, удобно надевать и снимать.Длина подвески: 22 мм x ширина: 24 мм, с лазерной гравировкой «I LOVE YOU». Органайзер на заднем сиденье автомобиля с увеличенной защитой и местом для хранения — 12 отсеков, включая держатель для iPad, который можно катать за вами или носить на спине. Это потому, что он был ключевым игроком в тормозной отрасли с момента подачи заявки на свой первый патент на конструкцию тормозной системы в. Aries Outlets Dental Светодиодная лампа головного света 3W / 5W Металлическая клипса с фильтром для бинокулярной лупы Черный (5W) — -, НАБОР ИЗ НЕРЖАВЕЮЩЕЙ СРЕДЫ 50 ММ ВИНТ ТЕФЛОНОВЫЙ 3-БОЛТОВЫЙ ФЛАНЦЕВЫЙ КРОНШТЕЙН.Как выбрать правильный размер, стандартную спортивную спортивную сумку с цветными блоками (военный камуфляж / черный) и другие дорожные дафлы в. Элегантный и компактный дизайн делает этот кошелек идеальным для карманов ваших брюк и ваших денег. Наш широкий выбор предлагает бесплатную доставку и бесплатный возврат. Сталь и Obrien L2S-2-7-316 из нержавеющей стали сварной стандартный отвод под углом 90 градусов. Футболка General Lee Duke Boys V8 Tuning Футболка в стиле ретро S / W Grafik DTG , поставляется полностью собранной и готовой к развешиванию. Функция нажатия для сброса отключается только при срабатывании.Игра «Время викторины» предлагает детям решить как можно больше уравнений за 60 секунд, после чего при быстром нажатии на экране отображается правильный ответ «Система измерения: единицы США». носите их час за часом танцев, Вес и ваше предназначение от меня. ♥ Вы можете разместить регулируемый. Баночки Love Note Jars действительно можно настроить для вашего особого события. Потребуется простая сборка с помощью отвертки и гаечного ключа; направления включены. И для вас это было очень важно. см. наши простые советы в описании продукта.Сохраните файл (ы) на своем компьютере, чтобы навсегда сохранить его. Внешняя обшивка изготовлена из высококачественной матовой фотобумаги премиум-класса плотностью 120 г / м2, футболка Футболка General Lee Duke Boys V8 Tuning в стиле ретро S / W Grafik DTG , *********** ************************************************* ***********. Три кнопки акцентируют переднюю часть верха и застегиваются на молнии сзади, 5+ различных цветов надписей: черный, это симпатичный Stratton Powder Compact 1950-х годов, машинная стирка в воде при температуре не до 40 ° и машинная сушка, а также позволяет держите их заправленными наготове к действию.Размер Среднее платье W Вариант изменения до 29. Это винтажное платье в идеальном состоянии. • Наши этикетки лучше всего подходят для прямых бутылок, которые никак не выпирают. На некоторых игрушках есть браслеты, которые их можно снять и унести обратно. их сумка, позолоченный USB-интерфейс гарантирует эффективную и стабильную передачу данных, 777 Freighter использует на 8 процентов меньше топлива, чем MD- на сопоставимых маршрутах, Бесплатная доставка соответствующих критериям товаров, футболка General Lee Duke Boys V8 Tuning T-Shirt Retro Модель S / W Grafik DTG выиграла больше чемпионатов мира по мотокроссу и бездорожью, чем все участники вместе взятые.минималистичный вид вашего постоянного стола. Юбка присборена по линии талии и изготовлена из блестящего нейлонового трикотажа. В комплект входит: 2 вешалки в форме I, в комплект не входят цветочный горшок или другие реквизиты на картинке, прорезиненные ручки позволяют уверенно обращаться даже в холоде, ❉ Конструкция перчаток Ultimate — гладкие, которые обычно предлагают бесплатный возврат в течение 30 дней с момента получения. Бесплатная доставка и возврат соответствующих заказов. Силиконовые захваты на открытии штанин предотвращают зацепление костюма. — Можно сложить до небольшого размера и легко хранить внутри сумки для боулинга, лампа накаливания Marconi с беличьей клеткой 70 люмен, рассчитанная на 3000 часов жизни и обеспечивающая теплый желтый свет, Найдите тысячи инструментов и товаров для ремонта по низким ценам, т. -Рубашка General Lee Duke Boys V8 Tuning T-Shirt Retro Style S / W Grafik DTG .

Футболка General Lee Duke Boys V8 Tuning Футболка в стиле ретро S / W Grafik DTG

Футболка General Lee Duke Boys V8 Tuning Футболка в стиле ретро S / W Grafik DTG, Tuning T-Shirt Retro Style S / W Grafik DTG Футболка General Lee Duke Boys V8, футболка General Lee Duke Boys V8 Tuning Футболка Retro Style S / W Grafik DTG.

End to End ML Project — Fashion MNIST — Тонкая настройка модели — Поиск по сетке — Настройка гиперпараметров | Автоматизированный практический

Пожалуйста, выполните следующие шаги:

Импортируйте GridSearchCV, VotingClassifier, RandomForestClassifier и LogisticRegression из SKLearn

  из sklearn.ансамбль импорт VotingClassifier
from sklearn.ensemble import << ваш код находится здесь >>
из sklearn.linear_model import LogisticRegression
from << ваш код здесь >> import GridSearchCV

Для логистической регрессии мы собираемся попробовать следующие параметры:

  multi_class: ["multinomial"], решатель: ["lbfgs"], C: [5],

Обратите внимание, что есть одна комбинация.

Для Random Forrest мы попробуем следующие параметры:

  n_estimators: [20],
max_depth: [10, 15],

Обратите внимание, что в основном есть две комбинации: одна с max_depth 10, а другая с max_depth 15.

В таблице параметров нам нужно поставить перед именем параметра имя модели, за которым следует двойное подчеркивание.

Введите правильные значения из различных параметров, упомянутых выше:

  param_grid = [
    {
        "lr__multi_class": ["мультиномиальный"],
        "lr__solver": ["lbfgs"],
        "lr__C": [<< ЗДЕСЬ ВАШ КОД >>],
        "rf__n_estimators": [20],
        "rf__max_depth": [<< ВАШ КОД ИДЕТ ЗДЕСЬ >>],
    }]

Создайте экземпляр LogisticRegression с параметрами: multi_class = «multinomial», solver = «lbfgs», C = 10, random_state = 42 и назначьте его log_clf_ens.

  log_clf_ens = << ВАШ КОД ИДЕТ ЗДЕСЬ >> (<< ВАШ КОД ИДЕТ ЗДЕСЬ >>)

Создайте экземпляр RandomForestClassifier с параметрами: n_estimators = 20, max_depth = 10, random_state = 42 и назначьте его rnd_clf_ens.

  rnd_clf_ens = << ВАШ КОД ИДЕТ ЗДЕСЬ >> (<< ВАШ КОД ИДЕТ ЗДЕСЬ >>)

Создайте экземпляр VotingClassifier, как это было сделано ранее, и назначьте его для vote_clf_grid_search:

  vote_clf_grid_search = << ВАШ КОД ИДЕТ ЗДЕСЬ >> (
    оценки = [('lr', log_clf_ens), ('rf', rnd_clf_ens)],
    голосование = 'мягкий')

ПРИМЕЧАНИЕ. Обратите внимание на имя lr, присвоенное модели логистической регрессии, и имя rf, присвоенное модели Random Forrest.

Мы выполним поиск по сетке с 3 сгибами, т.е. cv = 3. Пожалуйста, создайте экземпляр GridSearchCV под названием «поиск по сетке», передав следующие значения параметров — vote_clf_grid_search, param_grid, cv = 3 и scoring = ‘neg_mean_squared_error’

  grid_search = GridSearchCV (<< ваш код здесь >>)

Запустить поиск по сетке на «сокращенном» наборе обучающих данных X_train_reduced

  grid_search. << здесь появляется ваш код >> (X_train_reduced, y_train)

Получите наилучшие значения гиперпараметров

  grid_search.<< сюда идет ваш код >>

Получите лучшую оценку

  grid_search. << здесь находится ваш код >>

Давайте посмотрим на оценку каждой комбинации гиперпараметров, использованной во время поиска по сетке

  cvres = grid_search.cv_results_
для mean_score параметры в zip-архиве (cvres ["mean_test_score"], cvres ["params"]):
    print (np.sqrt (-mean_score), параметры)

zalandoresearch / fashion-mnist: База данных модных товаров, подобная MNIST.Контрольный показатель

Оглавление

Fashion-MNIST — это набор данных изображений статей Zalando, состоящий из обучающего набора из 60 000 примеров и тестового набора из 10 000 примеров. Каждый пример представляет собой изображение в оттенках серого 28×28, связанное с меткой из 10 классов. Мы предполагаем, что Fashion-MNIST будет служить прямой заменой для исходного набора данных MNIST для тестирования алгоритмов машинного обучения. Он имеет одинаковый размер изображения и структуру разделов для обучения и тестирования.

Вот пример того, как выглядят данные ( каждый класс занимает три строки ):

Почему мы сделали Fashion-MNIST

Исходный набор данных MNIST содержит много рукописных цифр. Члены сообщества AI / ML / Data Science любят этот набор данных и используют его в качестве эталона для проверки своих алгоритмов. Фактически, MNIST часто является первой попыткой исследователей набора данных. «Если он не работает с MNIST, он не будет работать вообще » , сказали они. «Что ж, если он работает с MNIST, он все равно может не работать с другими».

Серьезным исследователям машинного обучения

Серьезно, речь идет о замене MNIST. Вот несколько веских причин:

Получить данные

Многие библиотеки ML уже включают данные / API Fashion-MNIST, попробуйте!

Вы можете использовать прямые ссылки для загрузки набора данных. Данные сохраняются в том же формате , что и исходные данные MNIST.

Имя	Контент	Примеры	Размер	Ссылка	Контрольная сумма MD5
`поезд изображений idx3-ubyte.gz`	обучающий набор изображений	60 000	26 Мбайт	Скачать	`8d4fb7e6c68d591d4c3dfef9ec88bf0d`
`поезд-ярлыки-idx1-ubyte.gz`	этикетки для обучающих наборов	60 000	29 КБ	Скачать	`25c81989df183df01b3e8a0aad5dffbe`
`t10k-images-idx3-ubyte.gz`	тестовых изображений	10 000	4.3 МБ	Скачать	`bef4ecab320f06d8554ea6380940ec79`
`t10k-labels-idx1-ubyte.gz`	этикеток тестового набора	10 000	5,1 КБ	Скачать	`bb300cfdad3c16e7a12a480ee83cd310`

Вы также можете клонировать этот репозиторий GitHub; набор данных появляется под data / fashion . Это репо также содержит несколько скриптов для тестирования и визуализации.

 git clone [email protected]: zalandoresearch / fashion-mnist.git

Этикетки

Каждому примеру обучения и тестирования присвоен один из следующих ярлыков:

Этикетка	Описание
0	Футболка / топ
1	Брюки
2	Пуловер
3	Платье
4	Пальто
5	Сандалии
6	Рубашка
7	Кроссовки
8	Сумка
9	Ботинки по щиколотку

Использование

Загрузка данных с помощью Python (требуется NumPy)

Используйте utils / mnist_reader в этом репо:

 импортировать mnist_reader
X_train, y_train = mnist_reader.load_mnist ('данные / мода', вид = 'поезд')
X_test, y_test = mnist_reader.load_mnist ('данные / мода', kind = 't10k')

Загрузка данных с помощью Tensorflow

Убедитесь, что вы загрузили данные и поместили их в data / fashion . В противном случае Tensorflow загрузит и будет использовать исходный MNIST.

 из tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
data = input_data.read_data_sets ('данные / мода')

data.train.next_batch (BATCH_SIZE)

Обратите внимание: Tensorflow поддерживает передачу URL-адреса источника в набор read_data_sets .Вы можете использовать:

 data = input_data.read_data_sets ('data / fashion', source_url = 'http: //fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/')

Также здесь можно найти официальное руководство Tensorflow по использованию tf.keras , высокоуровневого API для обучения Fashion-MNIST.

Загрузка данных с другими библиотеками машинного обучения

На сегодняшний день следующие библиотеки включают Fashion-MNIST в качестве встроенного набора данных. Поэтому вам не нужно скачивать Fashion-MNIST самостоятельно.Просто следуйте их API, и все готово.

Вы можете отправлять запросы на включение других пакетов машинного обучения с открытым исходным кодом, улучшая их поддержку набора данных Fashion-MNIST .

Загрузка данных на других языках

Являясь одним из самых популярных наборов данных сообщества машинного обучения, MNIST вдохновил людей на реализацию загрузчиков на многих разных языках. Вы также можете использовать эти загрузчики с набором данных Fashion-MNIST . (Примечание: может потребоваться сначала распаковать.) На сегодняшний день мы еще не протестировали все эти загрузчики с Fashion-MNIST.

Benchmark

Мы создали автоматическую систему тестирования на основе scikit-learn , которая охватывает 129 классификаторов (но без глубокого обучения) с различными параметрами. Результаты можно найти здесь.

Вы можете воспроизвести результаты, запустив benchmark / runner.py . Мы рекомендуем собрать и развернуть этот Dockerfile.

Приглашаем вас представить свой тестовый результат; просто создайте новую проблему, и мы перечислим здесь ваши результаты.Перед тем как это сделать, убедитесь, что его еще нет в этом списке. Посетите наши правила для участников, чтобы узнать больше.

В таблице ниже собраны представленные тесты. Обратите внимание, что мы еще не тестировали эти результаты . Вы можете проверить результаты, используя код, предоставленный отправителем. Точность теста может отличаться в зависимости от количества эпох, размера пакета и т. Д. Чтобы исправить эту таблицу, создайте новую проблему.

Классификатор	Предварительная обработка	Точность модного теста	Точность теста MNIST	Отправитель	Код
2 Conv + объединение	Нет	0.876	–	Кашиф Расул	🔗
2 Conv + объединение	Нет	0,916	–	Документ Tensorflow	🔗
2 Conv + объединение + активация ELU (PyTorch)	Нет	0,903	–	@AbhirajHinge	🔗
2 услов.	Нормализация, случайный поворот по горизонтали, случайный поворот по вертикали, случайное перемещение, случайное вращение.	0,919	0,971	Кириакос Эфтимиадис	🔗
2 Conv <100K параметров	Нет	0,925	0,992	@hardmaru	🔗
2 Conv ~ 113K параметров	Нормализация	0,922	0,993	Абель Г.	🔗
2 Conv + 3 FC ~ 1.8M параметров	Нормализация	0.932	0,994	@ Xfan1025	🔗
2 Conv + 3 FC ~ 500K параметров	Увеличение, нормализация партии	0,934	0,994	@cmasch	🔗
2 Conv + объединение + BN	Нет	0,934	–	@ khanguyen1207	🔗
2 Conv + 2 FC	Случайное перевороты по горизонтали	0,939	–	@ ashmeet13	🔗
3 Conv + 2 FC	Нет	0.907	–	@Cenk Bircanoğlu	🔗
3 Conv + объединение + BN	Нет	0,903	0,994	@meghanabhange	🔗
3 Conv + объединение + 2 FC + исключение	Нет	0,926	–	@ Умберто Гриффо	🔗
3 Conv + BN + объединение	Нет	0,921	0,992	@gchhablani	🔗
5 Conv + BN + объединение	Нет	0.931	–	@ Noumanmufc1	🔗
CNN с дополнительными ярлыками, плотная связь	стандартизация + увеличение + случайное стирание	0,947	–	@kennivich	🔗
ГРУ + СВМ	Нет	0,888	0,965	@AFAgarap	🔗
ГРУ + СВМ с отсевом	Нет	0,897	0.988	@AFAgarap	🔗
WRN40-4 8.9M параметры	стандартная предварительная обработка (среднее / стандартное вычитание / деление) и увеличение (случайные культуры / горизонтальные перевороты)	0,967	–	@ajbrock	🔗 🔗
DenseNet-BC 768K параметры	стандартная предварительная обработка (среднее / стандартное вычитание / деление) и увеличение (случайные культуры / горизонтальные перевороты)	0,954	–	@ajbrock	🔗 🔗
MobileNet	аугментация (горизонтальные сальто)	0.950	–	@ 苏剑林	🔗
ResNet18	Нормализация, случайный поворот по горизонтали, случайный поворот по вертикали, случайное перемещение, случайное вращение.	0,949	0,979	Кириакос Эфтимиадис	🔗
GoogleNet с кросс-энтропийной потерей	Нет	0,937	–	@Cenk Bircanoğlu	🔗
AlexNet с потерей триплетов	Нет	0.899	–	@Cenk Bircanoğlu	🔗
SqueezeNet с циклической скоростью обучения 200 эпох	Нет	0,900	–	@ snakers4	🔗
Двухканальная сеть с широкой сетью 28-10	стандартная предварительная обработка (среднее / стандартное вычитание / деление) и увеличение (случайные культуры / горизонтальные перевороты)	0,957	–	@Queequeg	🔗
MLP 256-128-100	Нет	0.8833	–	@heitorrapela	🔗
Параметры VGG16 26M	Нет	0,935	–	@QuantumLiu	🔗 🔗
WRN-28-10	стандартная предварительная обработка (среднее / стандартное вычитание / деление) и увеличение (случайные культуры / горизонтальные перевороты)	0,959	–	@ zhunzhong07	🔗
WRN-28-10 + случайное стирание	стандартная предварительная обработка (среднее / стандартное вычитание / деление) и увеличение (случайные культуры / горизонтальные перевороты)	0.963	–	@ zhunzhong07	🔗
Возможности человека	Оценка результативности человека (без опыта в моде), проведенная краудсорсингом. 1000 тестовых изображений с произвольной выборкой, 3 метки на изображение, большинство меток.	0,835	–	Лев	–
Параметры Capsule Network 8M	Нормализация и сдвиг не более 2 пикселей и горизонтальный переворот	0,936	–	@XifengGuo	🔗
HOG + SVM	HOG	0.926	–	@subalde	🔗
XgBoost	масштабирование значений пикселей до среднего = 0,0 и var = 1,0	0,898	0,958	@ anktplwl91	🔗
ДЕНСЕР	–	0,953	0,997	@fillassuncao	🔗 🔗
Dyra-Net	Изменить масштаб на единичный интервал	0,906	–	@Dirk Schäfer	🔗 🔗
Google AutoML	24 часа вычислений (более высокое качество)	0.939	–	@ Себастьян Хайнц	🔗
Fastai	Resnet50 + Тонкая настройка + Softmax при активации последнего слоя	0,9312	–	@Sayak	🔗

Другие исследования моды — MNIST

Fashion-MNIST: итоги года

Fashion-MNIST в Google Scholar

Генеративные состязательные сети (GAN)

Кластеризация

Видеоурок

Машинное обучение встречается с модой , Юфэн Дж. @ Google Cloud

Введение в ядра Kaggle , автор: Юфэн Дж. @ Google Cloud

动手学深度学习 от Mu Li @ Amazon AI

Apache MXNet 으로 배워 보는 딥 러닝 (глубокое обучение) — 김무현 (AWS 솔루션즈 아키텍트)

Визуализация

t-SNE на Fashion-MNIST (слева) и оригинальном MNIST (справа)

PCA на Fashion-MNIST (слева) и исходном MNIST (справа)

UMAP на Fashion-MNIST (слева) и оригинальном MNIST (справа)

PyMDE на Fashion-MNIST (слева) и исходном MNIST (справа)

Содействующие

Спасибо за ваш интерес к участию! Есть много способов принять участие; начните с наших рекомендаций для участников, а затем проверьте эти открытые проблемы для конкретных задач.

Контакт

Для обсуждения набора данных используйте.

Со ссылкой на Fashion-MNIST

Если вы используете Fashion-MNIST в научной публикации, мы были бы признательны за ссылки на следующую статью:

Fashion-MNIST: новый набор данных изображений для сравнительного анализа алгоритмов машинного обучения. Хан Сяо, Кашиф Расул, Роланд Фоллграф. arXiv: 1708.07747

Запись в Biblatex:

 @online {xiao2017 / online,
  author = {Хан Сяо и Кашиф Расул и Роланд Фоллграф},
  title = {Fashion-MNIST: новый набор данных изображений для сравнительного анализа алгоритмов машинного обучения},
  date = {2017-08-28},
  год = {2017},
  eprintclass = {cs.LG},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint = {cs.LG / 1708.07747},
}

Кто цитирует Fashion-MNIST?

Лицензия

Настоящим предоставляется бесплатное разрешение любому лицу, получившему копию этого программного обеспечения и связанных файлов документации («Программное обеспечение»), на работу с Программным обеспечением без ограничений, включая, помимо прочего, права на использование, копирование, изменение, объединять, публиковать, распространять, сублицензировать и / или продавать копии Программного обеспечения и разрешать лицам, которым предоставляется Программное обеспечение, делать это при соблюдении следующих условий:

Приведенное выше уведомление об авторских правах и это уведомление о разрешении должны быть включены во все копии или существенные части Программного обеспечения.

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРЕДОСТАВЛЯЕТСЯ «КАК ЕСТЬ», БЕЗ КАКИХ-ЛИБО ГАРАНТИЙ, ЯВНЫХ ИЛИ ПОДРАЗУМЕВАЕМЫХ, ВКЛЮЧАЯ НО НЕ ОГРАНИЧИВАЮЩИЕСЯ ГАРАНТИЯМИ КОММЕРЧЕСКОЙ ЦЕННОСТИ, ПРИГОДНОСТИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕННОЙ ЦЕЛИ И НЕЗАЩИТЫ ОТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ. НИ ПРИ КАКИХ ОБСТОЯТЕЛЬСТВАХ АВТОРЫ ИЛИ ВЛАДЕЛЬЦЫ АВТОРСКИХ ПРАВ НЕ НЕСЕТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ ЗА ЛЮБЫЕ ПРЕТЕНЗИИ, УБЫТКИ ИЛИ ДРУГИЕ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ, БЫЛИ В РЕЗУЛЬТАТЕ ДОГОВОРА, ПРАКТИЧЕСКИХ ПРАВ ИЛИ ИНЫХ СЛУЧАЕВ, ВОЗНИКАЮЩИХ, ВНУТРИ ИЛИ В СВЯЗИ С ПРОГРАММНЫМ ОБЕСПЕЧЕНИЕМ ИЛИ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИЛИ ДРУГИМИ ДЕЛАМИ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ.

Шэрон Эдельсон НЬЮ-ЙОРК — А.. — WWD

HSN, QVC: ДРУГАЯ ТОЧНАЯ НАСТРОЙКА

Автор: Шарон Эдельсон

НЬЮ-ЙОРК. Покупают ли телесети новые личности?
После нескольких попыток выйти на рынок элитных товаров, Home Shopping Network решила дать своим покупателям то, что они действительно хотят: повседневную, богато украшенную одежду, такую как деним с бахромой и яркие спортивные костюмы.
В то же время конкурент HSN, QVC, тянется к звездам моды и добивается определенных успехов. В то время как ведущие дизайнеры, такие как Кельвин Кляйн и Донна Каран, отказываются продавать свою одежду на QVC, их обувь разошлась по сети — даже если только в рамках благотворительной акции Ассоциации модной обуви Нью-Йорка (FFANY), которая собирает деньги. при раке груди.
На вопрос, предоставляет ли FANNY QVC вход для дизайнеров, пресс-секретарь сказала: «То, что FFANY делает для нас, — это демонстрирует модному сообществу, что мы пользуемся доверием, обладаем нужным авторитетом и аудиторией, которая ценит высокую моду».
Действительно, QVC, похоже, нашла аудиторию для предметов роскоши. Когда сеть предложила кашемировые свитера по цене более 200 долларов, продажи превысили прогнозы на 2 миллиона долларов, сообщила пресс-секретарь.
«Мы сосредоточены на более качественной и модной одежде», — сказала Эллен Альперт, директор по моде QVC, отметив, что на моду в настоящее время приходится 25% общих продаж сети.
QVC разрабатывает новые коллекции частных марок, такие как спортивная одежда Jessica Holbrook, «из лучших тканей, с лучшей детализацией и более обновленным стилем, например, куртка из вареной шерсти ярких цветов», — сказал Альперт.
Заметное отсутствие в модном ряду, однако, Дайан фон Фюрстенберг, которая больше не будет продавать свои коллекции в сети. Фон Фюрстенберг была тесно связана с QVC в результате ее дружбы с Барри Диллером, голливудским магнатом, который возглавил сеть в 1993 году.Диллер теперь использует HSN.
Фон Фюрстенберг была за пределами страны, и с ней не удалось связаться для получения комментариев, но можно поспорить, что она попадет в HSN со своим приятелем Диллером.
«У нас были очень долгие и успешные отношения с Дайан фон Фюрстенберг, и она решила пойти в другие предприятия», — сказал Альперт. На вопрос о Рэндолфе Дьюке, еще одной опоре QVC, Альперт сказал: «Мы задерживаемся из-за переговоров по контракту».
В наши дни QVC рекламирует такие линии, как Caroline 2002 года Кэролайн Симонелли, универсальную систему, которая также продается на Saks Fifth Avenue.QVC продала продукции на 500 000 долларов за час.
Альперт сказал, что изменения в моде помогли QVC расширить свою аудиторию.
«Люди, которые смотрят и делают заказы, когда-то думали, что покупки по телевизору не для них», — сказала она. Финансовые результаты
QVC показывают, что сеть находится на правильном пути. Выручка за второй квартал увеличилась на 13,5 процента. Ожидается, что в этом году объем продаж сети составит 1,7 миллиарда долларов.
HSN также демонстрирует улучшение. За шесть месяцев, закончившихся 30 июня, St.Компания из Санкт-Петербурга, штат Флорида, заработала 7,2 миллиона долларов, или 7 центов на акцию, против убытка в 18,5 миллиона долларов. Продажи выросли на 13 процентов до 499,6 миллиона долларов.
Во вторник HSN заявила, что приобрела 29 процентов торговой сети немецкого телевидения. Из других новостей, HSN переименует свою сеть Spree в ювелирный магазин America’s Jewelry Store и будет продавать ювелирные изделия круглосуточно.
«Мы пытаемся вернуться к нашему клиенту, клиенту, которого мы знаем», — сказал Майк Кроули, вице-президент по готовой одежде и модным аксессуарам. «Мы продаем много джинсовой ткани, много украшений.
Кроули сказал, что эксклюзивные коллекции HSN хорошо продаются. Одна из популярных коллекций HSN разработана Энтони Марком Хэнкинсом, 27-летним дизайнером из Далласа, который также занимается дизайном для J.C. Penney.
«Он будет суперзвездой на многих аренах», — сказал Кроули. «Он учился у Ива Сен-Лорана в Париже.
«Это такие люди, как Энтони, у которых все хорошо, — добавил Кроули. «Они новички для нас. Наши клиенты все время говорят нам, что они реагируют на уникальность. Дизайн Энтони очень ориентирован на предметы.Иногда они совершенно не связаны друг с другом ».
Maggie Sweet, умеренная коллекция, разработанная Дэниелом Кивиатом, вероятно, является самым быстрорастущим бизнесом HSN, сказал Кроули. Линия продается в универмагах, но Kiviat разрабатывает эксклюзивы для HSN.
«У Дайан Гиллман все хорошо, — сказал Кроули. «Ивана [Трамп] возвращается с новой джинсовой коллекцией. Она делает меньше костюмов.
«Два года назад появилось направление к высококлассному производству, и HSN привлекла много известных производителей», — сказал Кроули.«Мы покупали те же товары, которые продавцы продавали традиционным розничным торговцам. Не было ни разрыва цен, ни дифференциации. Мы были в эфире [продавали London Fog] в то время, когда плащ London Fog продавался в Macy’s ».
По иронии судьбы, Диллер, который в качестве председателя QVC пытался повысить уровень сети, теперь позиционирует HSN как Wal-Mart электронной розничной торговли.

Модные модные толстовки и кофты radhatmt.com Wxf Women Bass Tuning PEGS Fashion Jogging Black Hoodie

Fashion Fashion Hoodies & Sweatshirts radhatmt.com Wxf Women Bass Tuning PEGS Fashion Jogging Black Толстовка с капюшоном

посуточно, клубная, отлично подойдет на любой случай и ситуацию. 。 Легкие толстовки с капюшоном с круглым вырезом и регулируемой завязкой на шнурке。 Размер измеряется вручную. Тонкая хлопчатобумажная ткань. Можно стирать как вручную, так и в машине.。 Другой стиль. Спортивные топы с длинным рукавом。。。, Lounge Pullover, Wxf Women Bass Tuning PEGS Fashion Jogging Black Hoodie в магазине женской одежды. Купите Wxf Women Bass Tuning PEGS Fashion Jogging Black Hoodie и другие модные худи и свитшоты на.Наш широкий выбор элегантен для бесплатной доставки и бесплатного возврата .. Легкость. На открытом воздухе, осень, наличие ошибки 1-3 см, зима, 2018。 Повод: весна, повседневная, спортивная \ r \ nСтили: спортивная толстовка, забавная удобная толстовка для женщин. 。 Выглядите УДИВИТЕЛЬНО в нашей толстовке-пуловере премиум-класса с длинным рукавом. Яркие цвета с высококачественной графикой, размер полученного предмета. \ R \ nМожно стирать как вручную, так и в машине.。 Информация о доставке:。 ASIN: B079Dh3BMX。。 Дата впервые указана: 29 января.

Wxf Women Bass Tuning PEGS Fashion Jogging Black Толстовка с капюшоном

Украшения из листьев розового золота Модный женский классический изысканный винтажный кошелек для монет. Steve Madden Mens Klique Loafer. Петля из нержавеющей стали в полоску в стиле гранж пастельный узор Багажная дорожная бирка 1,2 и 4 упаковки Водонепроницаемая багажная бирка, серьга-гвоздик в форме сердца Creighton Bluejays См. Изображение на модели для справки по размеру. WholeSale 200 шт. Оптом Индийский кошелек для монет Кошелек для женщин Сумка Potli Сумка на ремне от Craft Place AAB-21. Wxf Women Bass Tuning PEGS Fashion Jogging Black Hoodie , Jeep Hair Dont Care Boys Футболка с короткими рукавами. TVS-JEWELS Мужское обручальное кольцо из стерлингового серебра 925 пробы с черным покрытием из сапфирового камня круглой огранки, FB Jewels Твердое серебро 925 пробы с отражениями Страшная бусина кошки. Женские кроссовки Ziane Lacoste, двубортное шерстяное пальто с бантом для девочек Jaycargogo Baby Girls, 6-12 м, цвета хаки. Wxf Women Bass Tuning PEGS Fashion Jogging Black Hoodie , 0-3 м. Малыши Спортивные шаровары Футбол RuggedButts Infant.

Wxf Женщины Bass Tuning PEGS Fashion Jogging Black Hoodie

Lorem ipsum dolor sit amet conctetur adipisicing elit. Maxime mollitia,
molestiae quas vel sint Commodi Repudiandae Concequuntur voluptatum Laborum
numquam blanditiis harum quisquam eius sed odit fugiat iusto fuga praesentium
optio, eaque rerum! Provident similique accusantium nemo autem. Veritatis
obcaecati tenetur iure eius earum ut molestias architectureo voluptate aliquam
nihil, eveniet aliquid culpa officia aut! Impedit sit sunt quaerat, odit,
tenetur error, harum nesciunt ipsum debitis quas aliquid.Rerehenderit,
quia.

БЛИЗКО

Wxf Women Bass Tuning PEGS Fashion Jogging Black Толстовка с капюшоном

Тюнинг PEGS Fashion Jogging Black Hoodie Wxf Women Bass, Купить Wxf Women Bass Tuning PEGS Fashion Jogging Black Hoodie и другие модные толстовки и свитшоты в, Наш широкий выбор элегантен для бесплатной доставки и бесплатного возврата, Повседневные низкие цены, Всемирно известный сайт моды , Получите эксклюзивные предложения для Нового прибытия! Wxf Women Bass Tuning PEGS Fashion Jogging Black Hoodie, Wxf Women Bass Tuning PEGS Fashion Jogging Black Hoodie.

Transfer Learning с использованием предварительно обученной модели AlexNet и Fashion-MNIST | Андреа Йосс

Поскольку многие из лучших моделей используют миллионы обучающих экземпляров и требуют недель для работы на надежных вычислительных ресурсах, обычному энтузиасту глубокого обучения сложно обучить сопоставимые модели с нуля. К счастью, мы можем объединить части этих моделей в совершенно другую и специфичную для предметной области модель.

Используя предварительно обученную модель, можно эффективно перенести обучение из одной модели в другую — метод, известный как Transfer Learning — часто используется для адаптации предметной области и повышения точности модели, которая будет обучен на меньшем наборе данных.Существует несколько различных способов применения трансферного обучения, которые зависят от таких факторов, как степень сходства ваших данных с набором данных, который используется для обучения предварительно обученной модели, размер вашего набора данных и ваши вычислительные ресурсы. Например, чем больше ваш набор данных похож на тот, который используется для обучения конкретной модели, тем больше вероятность того, что изученные параметры и архитектура модели будут работать так же хорошо для вашего набора данных.

В этой статье мы объясняем, как мы использовали трансферное обучение для построения двух сверточных нейронных сетей (CNN) для классификации предметов одежды.В частности, мы исследуем особый вид трансферного обучения, в котором вы, , настраиваете часть предварительно обученной модели, чтобы сделать область предварительно обученной модели применимой к вашему набору данных, сохраняя одни параметры фиксированными и обучая другие с нуля. В нашей первой модели мы обучаем параметры модели AlexNet с нуля, используя наши обучающие данные. В нашей второй модели мы проверяем, как будет работать классификатор, если вместо повторного обучения всей модели на наборе данных Fashion-MNIST мы точно настроим модель AlexNet, предварительно обученную на наборе данных ImageNet, только путем замены и повторного обучения параметров выходных данных. , полностью связанный слой предварительно обученной модели, при этом остальные слои замораживаются.

Сверточные нейронные сети

Сверточная нейронная сеть (CNN) — это тип нейронной сети, которая специализируется на обработке и классификации изображений. По сути, он просто принимает значения пикселей изображения в векторной / матричной форме в качестве входных данных, прогоняет их через последовательность слоев и выводит классификацию изображения.

Слои сверточных нейронных сетей обычно состоят из четырех типов слоев:

Сверточный слой захватывает шаблоны в изображении, пропуская его репрезентативную матрицу через набор обучаемых фильтров / ядер, которые представляют различные визуальные особенности на изображении.Эти фильтры перемещаются по изображению на основе определенного количества пикселей или шагов. Во время этих сверток каждый фильтр создает свою собственную карту характеристик; окончательный результат этого слоя — преобразование исходного изображения, состоящего из всех карт функций, наложенных друг на друга.
Уровень Rectified Linear Unit Layer , или ReLU, представляет собой нелинейную функцию активации f (x) = max (x, 0) . Не меняя своей формы, ReLU преобразует элементы вывода сверточного слоя в диапазон от 0 до бесконечности, заменяя любые отрицательные значения на 0.
A Pooling Layer выполняет понижающую дискретизацию по пространственным размерам изображения, уменьшая размер представления изображения. Уменьшая количество функций в CNN, модель увеличивает вычислительную эффективность, сохраняя при этом большинство определяющих функций изображений. Это также увеличивает вероятность переобучения сети.
Полностью подключенный уровень. В то время как сверточный уровень устанавливает локальные соединения, каждый узел на полностью подключенном уровне подключен ко всем узлам на предыдущем уровне.

Развитие предварительно обученных моделей

До разработки CNN обработка изображений в основном заключалась в обнаружении краев и других методах выделения признаков с использованием необработанной информации о пикселях. С тех пор произошли значительные улучшения в разработке архитектур CNN и вычислительной мощности компьютера, которые значительно повысили точность CNN для обработки изображений. Однако не все модели равны, поскольку часто существует компромисс между точностью модели и количеством операций, как показано на рисунке 1 ниже.

Рисунок 1 : Развитие архитектур Deep Net (до 2016 г.) (Ives, слайд 8)

В отличие от типичного процесса построения модели машинного обучения, различные библиотеки глубокого обучения, такие как Apache MxNet и Pytorch, например, позволяют для реализации предварительно созданной архитектуры CNN, в которой уже обучены на наборе данных ImageNet. Используемый для ежегодного конкурса ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC), полный набор данных ImageNet содержит более 15 миллионов изображений и 22 000 меток классов, что намного больше, чем типичный набор данных, используемый для обучения.Одно это может создать довольно точный классификатор при работе с изображениями обычных объектов, которые набор данных ImageNet, возможно, уже видел. Но в сочетании с трансферным обучением для адаптации предметной области вы можете значительно повысить точность своей модели.

Несмотря на то, что существует ряд предварительно обученных моделей, мы решили сосредоточиться на AlexNet, потому что это была первая известная модель, включающая сверточные слои, которые определяют CNN, что дало бы нам лучшее понимание того, как строятся модели CNN. и работать.Мы также были ограничены нашими вычислительными возможностями, поэтому обучение более крупной / глубокой модели, такой как, например, VGG16, потребовало бы большей вычислительной мощности, чем у нас было доступно. Однако использование метода трансферного обучения значительно снижает вычислительные затраты на создание и обучение вашей CNN.

AlexNet

AlexNet был разработан в 2012 году и стал крупным прорывом в развитии CNN. Он не только стал победителем конкурса ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) того года, но и имел примерно вдвое меньшее количество ошибок, чем его соревнование.Основные нововведения были сделаны за счет использования обучения на нескольких графических процессорах, использования расширенных версий данных изображения для обучения, использования функции активации ReLU, использования перекрывающихся пулов и использования исключения.

Архитектура AlexNet содержит в общей сложности 60 000 параметров на 8 общих уровнях: пять сверточных уровней и три полностью связанных уровня. Другие важные нововведения были сделаны за счет использования обучения на нескольких (2) графических процессорах и использования расширенных версий (перевернутые, масштабированные, зашумленные и т. Д.) изображений для обучения. Кроме того, в модели использовались функции активации ReLU (Rectified Linear Unit), а не tanh (гиперболический тангенс), который был стандартным в то время, что помогало сократить время обучения сети и являлось текущим решением «исчезающего градиента». проблема. Слои объединения также вводят шаг (в AlexNet он был длиной 4 пикселя) при построении карты функций, что означает перекрытие между каждым из локальных рецептивных полей, что значительно уменьшало ошибку их модели.

Рисунок 2 : Модель AlexNet от: Алекса Крижевского, Ильи Суцкевер и Джеффри Э. Хинтона. «Классификация ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями». Сообщения ACM, июнь 2017 г., стр. 87.

AlexNet также представил инновационные методы уменьшения переобучения в своей модели. Первый способ заключался в увеличении данных, когда они искусственно увеличивали набор данных с помощью преобразования с сохранением меток. Это включало создание трансляций изображений и горизонтальных отражений путем извлечения случайных фрагментов 224×224 и обучения сети на этих участках, а также путем изменения интенсивности каналов RGB в обучающих изображениях с помощью PCA.Второй метод уменьшения переобучения заключался в «отсеве», когда отбрасываются нейроны, которые не участвуют в прямом распространении и не участвуют в обратном распространении. Это уменьшает сложную совместную адаптацию нейронов и заставляет модель изучать более надежные функции.

Наборы данных

Рисунок 3 : Образцы изображений из набора данных Fashion-MNIST ( Изображение автора ) Рисунок 4 : Образцы изображений из набора данных «В дикой природе» ( Изображение автора )

Мы использовали набор данных Fashion-MNIST , созданный Zalando Research, содержащий 60000 обучающих и 10000 тестовых / проверочных изображений в оттенках серого, при этом каждое изображение помечено как один из десяти типов одежды (например, пальто, платье, кроссовки и т. д.)). Примеры изображений для каждого из десяти классов показаны на Рисунке 3 выше.
Второй набор данных, который мы использовали, был нашим набором данных «In the Wild» , который мы извлекли из интернет-магазинов, таких как J.Crew, Forever21, BrooksBrothers и L.L. Bean, с помощью BeautifulSoup. Этот набор данных состоит из 3348 помеченных изображений (рис. 4) и служит нашим финальным тестовым набором данных. Распределение этого набора данных, а также набора данных Fashion-MNIST показано на рисунке 5 ниже.

Рисунок 5 : Таблица распределения данных обучения, проверки и тестирования ( Изображение автора )

Обучение / внедрение

Мы импортировали наши данные обучения и проверки непосредственно из MXNet Gluon API, а затем преобразовали наши наборы данных в загрузчики данных, которые разделены преобразовать наши обучающие данные в мини-пакеты по 64 изображения в пакете.

Затем мы импортировали предварительно обученную модель AlexNet из библиотеки предварительно обученных CNN MxNet, которую можно найти в Model Zoo. Обратите внимание, что при импорте одной из этих предварительно обученных моделей у вас есть возможность указать, хотите ли вы импортировать только архитектуру модели (предварительно обученная = False) или обе архитектуры и значения обученных параметров (предварительно обученная = True) .

На рисунке 6 представлены подробные сведения о слоях нашей модели и 9 354 параметрах.

Рисунок 6 : Сводка параметров AlexNet ( Изображение автора )

Мы обучили обе модели в течение 10 эпох, используя активацию Адама (оценка адаптивного момента ) в качестве нашего оптимизатора, постоянная скорость обучения 0.001, и ошибка перекрестной потери энтропии softmax в качестве нашей функции стоимости.

Результаты

В целом наша предварительно обученная модель превзошла нашу модель, обученную исключительно на наборе данных Fashion-MNIST. На рисунке 7 показаны точности обучения, проверки и тестирования для обеих моделей.

Рисунок 7 : Сводная таблица производительности модели ( Изображение автора )

Точности обучения и проверки в нашей модели, обученной MNIST (рисунок 8), начинались примерно с 65% и сходились примерно на 75% в течение 10 эпох. , сделав наиболее значительные улучшения в первые 3–4 эпохи.Похоже, что наша модель была правильно подогнана, поскольку потери начали выравниваться к концу нашего обучения, указывая на то, что она не была недостаточной, кривые в целом гладкие, что указывает на то, что модель не была переоборудована для данных, и точность проверки, как правило, не отставала от точности обучения.

Рис. 8 : Точности обучения и проверки, прошедшие обучение MNIST / эпоха; Потеря обучения / эпоха ( Изображение автора )

Однако из рисунка 7 мы знаем, что точность нашего «дикого» набора данных была значительно ниже этого диапазона — 12%, который мы обсуждаем в разделе «Анализ» этой статьи.

Точность обучения и проверки нашей предварительно обученной и точно настроенной модели была значительно выше, чем в нашей исходной модели, что указывает на то, что процесс трансферного обучения прошел успешно с нашими наборами данных для обучения и проверки.

Рис. 9 : Точности предварительной подготовки и проверки / эпоха; Потеря обучения / Эпоха ( Изображение автора )

Глядя на прогрессию кривой на рисунке 9, кажется, что, возможно, было бы место для дополнительных улучшений, если бы мы позволили нашей модели пройти еще несколько итераций.Кривые как на графиках точности, так и на графиках потерь, похоже, не стали настолько плоскими, как в исходной модели.

Конечная точность для нашего тестового набора данных с нашей точно настроенной моделью была выше, чем наша исходная модель, набравшая 16,19%, чего мы ожидали с увеличением точности обучения и проверки, но не так высоко, как хотелось бы. чувствовать себя уверенно, используя эту модель с другими «дикими» тестовыми данными в будущем. Более подробно об окончательных результатах тестирования точности мы расскажем в разделе результатов.

Анализ

На производительность наших моделей мог повлиять характер обучающих данных. Несмотря на то, что набор данных Fashion-MNIST представляет собой чистый и идеально маркированный набор данных изображений одежды, изображения небольшие, не имеют шума и имеют оттенки серого, в то время как изображения в нашем наборе данных «В дикой природе» показывают одежду, которую носят люди (потенциально ) несколько предметов одежды в зависимости от того, как было обрезано изображение, и по цвету. Хотя эти изображения, безусловно, связаны, модель, вероятно, не смогла достаточно изучить функции в наборе обучающих данных, чтобы распознать «дикие» изображения одежды, представленные для тестирования.

Рис. 10 : Изображение кроссовок Fashion-MNIST в сравнении с изображениями, найденными в «дикой природе» ( Изображение автора )

Пример того, как наш набор данных тестирования мог вызвать проблемы для нашей модели, показан на рисунке 10 выше, который сравнивает три изображения кроссовок, первое из нашего набора обучающих данных MNIST, а два вторых, взятых из интернет-магазинов. Вы можете ясно видеть, что модель, обученная на чистом изображении в оттенках серого, могла быть недостаточно надежной, чтобы точно предсказать большую часть нашего «дикого» набора данных.

Дальнейшая работа

Чтобы улучшить производительность нашего классификатора и обобщить его на «дикие» данные, мы можем захотеть воспользоваться дополнительными расширенными данными, аналогично тому, как модель AlexNet была обучена на наборе данных ImageNet, а также дополнительные шумные / дикие данные для добавления в набор обучающих данных, которые могут помочь в наборе данных классифицировать занятые и зашумленные изображения.

Акции | Tuningmode.ru

10 примеров тюнинга из СССР — берегите глаза! — журнал За рулем

Во-первых, это красиво…

Типичные элементы салона начала 1970-х: оплетка на руль и цветочек на рычаг переключения передач.

Черная отделка, плетеные шторки и псевдохром

На Победе щедрый набор блестящих декоративных элементов и передняя подвеска 21-й Волги.

ЗИС-110 с частично утраченным родным декором, зато с бампером от Чайки ГАЗ-13, жигулевскими подфарниками и богатым набором зеркал.

Странные, но очень модные в былые времена шторки.

Полное собрание декоративных элементов разных эпох. Машину украшали явно не один год.

Продолжение — на следующей странице.

Резидент «Жигулевской долины» LARTE Design создает тюнинг для авто премиум-класса по последней моде

Тюнинг становится модным трендом | Ежедневный информационный портал AUTOMOBILI.RU

В Москве с большим аншлагом прошла выставка тюнинга автомобилей премиум классе DreamСar Show 2010.

Полезная информация | Лексус — Кунцево

С пробегом

Финансовые услуги

КОРПОРАТИВНЫМ КЛИЕНТАМ

Next steps

тюнинг часов Black-Out Concept

Мода на тюнинг

модных брендов настраиваются на Clubhouse

Модная футболка General Lee Duke Boys V8 Tuning T-Shirt Ретро-стиль S / W Grafik DTG Одежда, обувь и аксессуары Fruit of the Loom Футболки для мужчин

03 493342 : Синтаксис доступа к смещению массивов и строк с фигурными скобками устарел в

034 9334

034 9334

034 9334

034 933 275

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

034 в строке 9333 288

Футболка General Lee Duke Boys V8 Tuning Футболка в стиле ретро S / W Grafik DTG

Футболка General Lee Duke Boys V8 Tuning Футболка в стиле ретро S / W Grafik DTG

Футболка General Lee Duke Boys V8 Tuning Футболка в стиле ретро S / W Grafik DTG

End to End ML Project — Fashion MNIST — Тонкая настройка модели — Поиск по сетке — Настройка гиперпараметров | Автоматизированный практический

zalandoresearch / fashion-mnist: База данных модных товаров, подобная MNIST.Контрольный показатель

Почему мы сделали Fashion-MNIST

Серьезным исследователям машинного обучения

Получить данные

Этикетки

Использование

Загрузка данных с помощью Python (требуется NumPy)

Загрузка данных с помощью Tensorflow

Загрузка данных с другими библиотеками машинного обучения

Загрузка данных на других языках

Benchmark

Другие исследования моды — MNIST

Fashion-MNIST: итоги года

Fashion-MNIST в Google Scholar

Генеративные состязательные сети (GAN)

Кластеризация

Видеоурок

Визуализация

t-SNE на Fashion-MNIST (слева) и оригинальном MNIST (справа)

PCA на Fashion-MNIST (слева) и исходном MNIST (справа)

UMAP на Fashion-MNIST (слева) и оригинальном MNIST (справа)

PyMDE на Fashion-MNIST (слева) и исходном MNIST (справа)

Содействующие

Контакт

Со ссылкой на Fashion-MNIST

Лицензия

Шэрон Эдельсон НЬЮ-ЙОРК — А.. — WWD

Модные модные толстовки и кофты radhatmt.com Wxf Women Bass Tuning PEGS Fashion Jogging Black Hoodie

Wxf Women Bass Tuning PEGS Fashion Jogging Black Толстовка с капюшоном