Модели tfp: Фотограф Павел Поташников — фотостудия в Минске профессиональный фотограф. Портфолио фотосессия в Минск. Профессиональная фотосъемка бесплатные фотосессии
TFP или Модель оплачивает съемку не деньгами. — VLADBATIN
В начале коротко о главном: ТФП это когда модель оплачивает съемку не деньгами, а правами на использование её фотографий фотографом в самых разных целях, в том числе коммерческих. Для передачи этих прав подписывается специальный договор, который называется релиз (model release). Если модели нет 18 лет, то такой договор подписывают её родители.
Договор:
Подробнее о ТФП:
Строгих правил взаимодействия — кто что покупает для съемки, кто за что платит, кто кому что должен — нет, все решается договоренностью в каждом конкретном случае. Одно общее правило — фотограф и модель не платят друг другу деньги. А если на условиях ТФП присоединяются другие участники, например, визажист, то и они не получают деньги за работу, но получают результаты работы для своих портфолио. В ТФП съемке может использоваться платная студия, платный визажист, возможно даже ещё одна модель для завершения замысла — платная, если не нашли на условиях ТФП.
Есть некоторые общепринятые нормы, они описаны в Википедии:
Time for Print (Время за распечатки) — это термин, используемый во многих сообществах в Интернет фотографии с описанием соглашения между моделью и фотографом. Очень часто сокращенно TFP. Вместо того, чтобы платить друг другу за услуги, фотограф согласен предоставить модели определенное количество отпечатков лучших фотографий с сессии и ограниченную лицензию на использование этих снимков в обмен на подписание релиза модели.
Вариантом этого соглашения является Время за CD (TFCD). Т.е. подбор изображений предоставляется на CD вместо отпечатков.
Не существует «стандартных» условий для TFP / TFCD съемки. У каждого фотографа и модели могут быть свои предпочтения относительно того, как организовывать и осуществлять съемку. Тем не менее, следующие соглашения являются общепринятыми:
Модель отвечает за гардероб и косметику.
Фотограф несет ответственность за место съемки или студию и прокат оборудования.
Фотограф несет ответственность за печать снимков, запись CD и стоимость доставки.
Каждый участник отвечает за свое собственное передвижение.
Фотограф получает подписанный релиз модели на использование фотографий для портфолио, печати или коммерческих целей.
Модель получает разрешение на использование фотографий для своего портфолио.
Фотограф выбирает лучшие фотографии для ретуши и отправляет модели.
Объем ретуширования также зависит от фотографа.
Общее время для отбора, ретуши и передачи фотографий модели может варьироваться от одной недели до двух месяцев.
Визажист может потребовать небольшую оплату от фотографа или модели для восстановления израсходованных материалов.
Некоторые фотографы предоставляют изображения только в низком разрешении (для размещения в Интернете), другие обеспечивают высококачественные изображения для печати.
Фотограф может потребовать, чтобы все фотографии, размещенные в сети, содержали водяной знак (для предотвращения кражи изображений) и ссылку на автора.
Модель не может продавать фотографии какому-либо веб-сайту или отправлять их в журналы / Интернет конкурсы и т.д. без разрешения.
Если модель младше 18 лет, родители, как правило, обязаны посещать фото-сессию и подписать детский релиз.
Фотограф может устанавливать правила о том, может ли модель привести гостя для участия в фото-сессии.
Некоторые профессиональные фотографы и модели используют принцип TFP / TFCD фотосессий для личных проектов, однако эти термины в основном встречаются среди участников Интернета и фотографических сообществ. Вместо этого коммерческие и модельные агентства, фотографы и модели участвуют в пробных фотосессиях (также называемых «кастинг моделей» или просто «кастинг»). Кастинги отличаются от TFP / TFCD и имеют несколько важных различий:
Как правило, они организованы через модельные агентства.
Модель не подписывает релиз модели, но и фотограф, и модель могут использовать фотографии для своих портфолио.
Для съемок портфолио модели (model’s book), модель, как правило, компенсирует фотографу, визажисту и стилисту потраченное время по специальному тарифу.
В некоторых случаях модельное агентство может заплатить за фото-сессию в счет будущего заработка модели.
Стили фотографии, как коммерческих так и для редакционной печати — такие же как для участников съемки и клиентов. (неточный перевод, см. оригинал (англ.))
Пробные фото-сессии не используются для гламурной, арт ню, случайных портретов, эротической фотографии, поскольку они не несут никакой пользы для коммерческого или творческого портфолио модели.
Выгода или халява? Что такое TFP и кому подходит этот формат?
Каждый из нас еще с
детства знает, что бесплатный сыр бывает только в мышеловке.
Вероятно, поэтому
нас так смущают всякие бартеры, скидки, акции и т.д. А в мире фотографии таким
смущающим элементом стала TFPсъемка. Этот вид работы
часто называют обесцениванием, халявой и прочими не очень хорошими словами. Мы
решили немного изучить плюсы и минусы ТФП и понять, насколько хорош или плох
этот формат.
Что же такое TFP и с чем его едят?
Аббревиатура TFP расшифровывается как Time for print (в переводе — время за отпечатки\фото). В принципе, так оно и есть: модель жертвует своим временем, а фотограф – готовыми снимками.
При этом не надо путать ТФП формат с наработкой портфолио. Объявление о бесплатной съемке на юбилее к этому формату не относится.
Дело в том, что формат TFP предполагает равные вложения равных по уровню специалистов. А в нашем примере фотографу придется подстраиваться под требования бесплатного клиента, для того чтобы получить опыт и рекомендации.
Плюсы и минусы TFP
Начнем, пожалуй, с
приятного.
Плюсы формата очевидны и привлекательны:
- Торжество музы! В рамках такой работы можно осуществить или испытать любую творческую идею, воплотить в жизнь некоммерческий проект и т.д. Согласитесь, это полезно.
- Тренировка. Если вы сменили оборудование, хотите набить руку в определенной технике, готовитесь к сложному коммерческому проекту или просто любите развиваться на практике, TFP в помощь.
- Портфолио. Это хороший способ профессионально пополнить портфолио, показать свою работу в новом ракурсе, расширить творческие границы.
- Взаимный пиар.
Если работа настроена правильно, выгоду получат все участники проекта. Кроме
того, такой опыт и новые знакомства могут пригодиться в будущих коммерческих
проектах.
Ну а теперь переходим к минусам:
- Ограничение. Совместная работа предполагает и определенные договоренности по использованию контента.
- Риски. Если вы работаете с моделью или визажистом впервые, всегда есть риск, что вас подведут. Кроме того, человек, который изначально был согласен на ваши условия, может переиначить идею, требовать удалить снимки и т.д.
- Затраты. Время, деньги, силы – все это придется потратить на бесплатную съемку.
- Последствия. Если неправильно подойти к вопросу, можно нарваться на халявщиков. Ваши аккаунты в соцсетях будут завалены требованиями о бесплатной съемке.
- Необоснованные требования. Если вы не продумали и не проговорили с вашими партнерами каждый шаг проекта, в итоге можете получить кучу негатива и претензий.
Ищу модель для съемок
Если вы взвесили все за и
против и пришли к выводу, что съемка в таком формате все-таки нужна, значит
пришло время собирать команду.
Сразу определитесь с идеей, распишите, что нужно для реализации проекта. Только после этого приступайте к поискам.
В принципе, в наше время найти модель несложно. Поиск Инстаграма в помощь. Плюс в том, что вы можете сразу изучить портфолио и определить, насколько человек подходит вашему проекту. Минус – придется много взаимодействовать с людьми, которые ни разу не участвовали в таких съемках.
Есть и другой вариант – опубликовать объявление на специальном ресурсе для ТФП съемок. Плюсы – в одном месте можно найти моделей, визажистов, декораторов и т.д., и им не надо объяснять, чего вы хотите, они уже понимают формат работы.
Для того чтобы поиски увенчались успехом, важно четко составить объявление, а лучше расписать минимальное ТЗ. Так будет проще найти тех, кто готов и может помочь воплотить вашу идею.
Одно дело, если вы
снимаете в студии, но вот в воду, например, согласится нырнуть далеко не каждая
модель.
Кроме того, имейте в виду, работать нужно с теми специалистами, которые соответствуют вашему профессиональному уровню. Иначе проблем не оберетесь.
Оформляем TFP съемку
Когда ваша TFP команда собрана, пришло время обсудить все условия. Важно четко очертить зоны ответственности и границы, обсудить затраты на съемку (кто и сколько вкладывает), работу на площадке, способы использования контента, упоминания всех участников и т.д.
А самое главное – нужно подписать релиз. Этот документ защитит права и спокойствие и фотографа, и модели.
В документе важно прописать ответственность участников, способы использования контента, сроки получения снимков и прочие нюансы. Одна подпись поможет избавиться от головной боли в будущем.
Таким образом, ТФП — это
не бесплатная съемка, а творческий проект, в котором все участники равны по
профессиональному уровню и вкладывают равные усилия и средства.
На наш взгляд,
прекрасный формат.
Поделиться с друзьями
Поиск модели, фотографа, визажиста на условиях TFP
Поиск моделей, визажиста, стилиста — вопрос, который волнует и начинающих фотографов-любителей и профи.Все фотографы и модели, визажисты и стилисты хотели бы иметь респектабельное портфолио. Только так они могут показать, на что они способны. С хорошим портфолио увеличиваются возможности получить интересную работу.
Для тех, кто начинает снимать и уже снял уже много раз всех своих родных и знакомых, также встает вопрос, что же дальше. Кого и где снимать дальше?
Здесь вам на помощь придет возможность сотрудничества с моделями, визажистами и стилистами на основе TFP (time-for-print) – условия сотрудничества между моделью и фотографом, означающие в переводе «время за отпечатанные фотоснимки».
Модель инвестирует время и получает бесплатные фотографии.Фотограф не платит услуги модели, а модель не оплачивает услуги фотографа.
Для модели начального уровня это хороший способ набраться опыта съемки и получить интересные фотографии для портфолио, а для фотографа — возможность бесплатно получить модель для реализации своих творческих идей.
Съемку на основе TFP в основном используют не только фотографы-любители и модели начального уровня, но и некоторые профессионалы.
Важно, чтобы убедиться, что обе стороны выиграют от такого сотрудничества. Опытные профессиональные модели не будут работать на основе TFP с начинающим фотографом, а профи фотографы только в исключительных случаях будут бесплатно работать с неопытной моделью.
Как правило, каждая сторона при съемке TFP сама несет свои расходы. Иногда модели просят оплатить им расходы на проезд или визажисты просят возместить стоимость материала или многие фотографы требуют оплату студии с модели, но с нашей точки зрения это не правильно. Либо это коммерческий заказ и каждая из сторон получает вознаграждение или это частный проект и никто ничто не оплачивает.
Могут быть варианты — фотограф приглашает модель на съемку и все расходы по аренде студии и др., если они есть, берет на себя, при этом он может озвучить модели, что при желании она может внести оплату в любой доле, какую посчитает необходимой или модель приглашает фотографа на съемку, тогда расходы делятся пополам или модель студию, если предложенный образ и съемка для фотографа не представляют большого интереса.
По нашему мнению глупо выглядят фотографы и модели, которые заявляют во всеуслышание: я не снимаюсь на базисе TFP. Даже Tyra Banks снимается бесплатно, если ее об этом просит Matthew Jordan Smith. Или Heidi Klum, когда съемку предлагает Rankin.
Конечно при съемке TFP все участники должны получить выгоду, которая будет оправдывать временные затраты. Какой смысл для профессиональной модели работать с начинающим фотографом, если она не получит новых фотографий отличного качества для своего портфолио. И наоборот, с моделью-новичком даже опытный фотограф не получит интересных фотографий для своего портфолио.
Исключения , конечно, подтверждают правило. Некоторые фотографы специально работают с моделями новичками, поскольку из них можно лепить то, что нужно фотографу, их позы не стандартны и не заезжены.
Что делать, если модель хотела бы получить опытного фотографа для съемки на базисе TFP?
Модель может отправить фотографу запрос, указав все свои личные данные и приложив несколько своих фотографий. Модель может заинтересовать фотографа, если у нее есть свои конкретные идеи, одежда для съемки и она может привести с собой визажистку.
Не забудьте подписывать со всеми участниками фотосета документ под названием модельный релиз (modelrelease). Если в съемке участвовал несовершеннолетний человек, то релиз должны подписать родители.
Итак, где же найти фотографа, модель, визажиста и стилиста для съемки TFP?
Вот несколько сайтов, которые мы можем вам посоветовать в России. Первый сайт http://www.tfpportfolio.com. Вы должны будете зарегистрироваться, заполнить анкету и загрузить двадцать фотографий.
Вы сможете искать моделей по городам, отправлять личные сообщения моделям, создавать публичные кастинги. Большинство моделей на этом сайте не профессиональные, но здесь вполне можно найти интересные модели.
В ЖЖ есть сообщество http://community.livejournal.com/iwy_model. Это сообщество читает большое количество моделей и там вы наверняка найдете подходящую вам модель. Не забудьте при публикации объявления соблюдать правила сообщества.
Еще один ресурс http://www.fashionbank.ru/. Здесь вам нужно будет зарегистрироваться и загрузить несколько фотографий в портфолио. На этом ресурсе можно найти отличные, в том числе профессиональные модели.
Следующий сайт – http://tfpforum.ru. Регистрируетесь и создаете тему на форуме.
Еще один сайт, где можно найти отличную модель — http://www.face.ru. Большинство моделей здесь профессиональные, но возможно вам удастся заинтересовать кого-то сниматься на условиях TFP.
Расскажите о своем опыте! Есть ли у вас, как у фотографа, советы для моделей.
Если вы модель, есть ли у вас пожелания к фотографам? Если у вас есть опыт работы на условиях TFP, было бы интересно услышать ваше мнение и советы.
Снимок
Фотограф — Nadja D.
Модель — Ольга К.
Моделирование структурных временных рядов в TensorFlow Probability — Блог TensorFlow
https://2.bp.blogspot.com/-RgnBo2t0zV8/XdxgFnahlZI/AAAAAAAABSQ/DF2SwNBVQW4n8OJum2Y0B4aYLHocBiW2ACLcBGAsYHQ/s1600/STS%2Bmodel.png
В этом посте мы представляем tfp.sts, новую библиотеку в TensorFlow Probability для прогнозирования временных рядов с использованием структурных моделей временных рядов [3].
Обзор «Трудно делать прогнозы, особенно о будущем».
— Карл Кристиан Штайнке
Хотя предсказания будущих событий обязательно неопределенны, прогнозирование является важной частью пл…
Авторы: Дэйв Мур, Джейкоб Берним и команда TFP В этом посте мы представляем tfp.sts , новая библиотека в TensorFlow Probability для прогнозирования временных рядов с использованием структурных моделей временных рядов [3].
Обзор
«Трудно делать прогнозы, особенно о будущем».— Карл Кристиан Стейнке
Хотя предсказания будущих событий всегда неопределенны, прогнозирование является важной частью планирования будущего. Владельцам веб-сайтов необходимо прогнозировать количество посетителей своего сайта, чтобы обеспечить достаточные аппаратные ресурсы, а также прогнозировать будущие доходы и расходы.Предприятия должны прогнозировать будущий спрос на потребительские товары, чтобы поддерживать достаточный запас своей продукции. Энергетическим компаниям необходимо прогнозировать спрос на электроэнергию, делать обоснованные закупки энергетических контрактов и строить новые электростанции.
Методы прогнозирования временных рядов также могут применяться для определения причинно-следственного воздействия запуска функции или другого вмешательства на показатели вовлеченности пользователей [1], для вывода текущего значения трудно наблюдаемых величин, таких как уровень безработицы, из более доступных доступной информации [2], а также для выявления аномалий в данных временных рядов.
Структурные временные ряды
Модели структурных временных рядов (STS) [3] представляют собой семейство вероятностных моделей для временных рядов, которое включает и обобщает многие стандартные идеи моделирования временных рядов, в том числе:- авторегрессионные процессы,
- скользящих средних,
- локальных линейных тренда,
- сезонность и
- регрессия и выбор переменных по внешним ковариатам (другие временные ряды, потенциально связанные с интересующим рядом).
Модель STS выражает наблюдаемый временной ряд как сумму более простых компонентов:
Отдельные компоненты представляют собой каждый временной ряд, управляемый конкретным структурным предположением.Например, один компонент может кодировать сезонный эффект (например, эффекты дня недели), другой — локальный линейный тренд, а третий — линейную зависимость от некоторого набора ковариатных временных рядов.
Позволяя разработчикам моделей кодировать предположения о процессах, генерирующих данные, структурные временные ряды часто могут давать разумные прогнозы на основе относительно небольшого количества данных (например, всего одного входного ряда с десятками точек).
Предположения модели поддаются интерпретации, и мы можем интерпретировать прогнозы, визуализируя разложение прошлых данных и будущих прогнозов на структурные компоненты.Более того, в моделях структурных временных рядов используется вероятностная формулировка, которая может естественным образом обрабатывать отсутствующие данные и обеспечивать принципиальную количественную оценку неопределенности.
Структурные временные ряды в TensorFlow Probability
TensorFlow Probability (TFP) теперь имеет встроенную поддержку подбора и прогнозирования с использованием моделей структурных временных рядов. Эта поддержка включает байесовский вывод параметров модели с использованием вариационного вывода (VI) и гамильтониана Монте-Карло (HMC), вычисление как точечных прогнозов, так и прогностических неопределенностей.Поскольку они встроены в TensorFlow, эти методы естественным образом используют преимущества векторизованного оборудования (GPU и TPU), могут эффективно обрабатывать множество временных рядов параллельно и могут быть интегрированы с глубокими нейронными сетями.
Пример: прогнозирование концентрации CO2
Чтобы увидеть структурные временные ряды в действии, рассмотрите следующие ежемесячные записи концентрации CO2 в атмосфере из обсерватории Мауна-Лоа на Гавайях [5]:При осмотре должно быть ясно, что этот ряд содержит как долгосрочную тенденцию, так и годовую сезонную вариацию.Мы можем закодировать эти два компонента непосредственно в модели структурного временного ряда, используя всего несколько строк кода TFP:
import tensorflow_probability as tfp
тренд = tfp.sts.LocalLinearTrend(наблюдаемая_время_серия=co2_by_month)
сезонный = tfp.sts.Сезонный(
num_seasons=12,Observed_time_series=co2_by_month)
model = tfp.sts.Sum([тренд, сезонный],Observed_time_series=co2_by_month) Здесь мы использовали модель локального линейного тренда, которая предполагает, что тренд является линейным, с медленным изменением наклона во времени после случайного блуждания.Подгонка модели к данным дает вероятностный прогноз на основе наших предположений о моделировании: Мы можем видеть, что неопределенность прогноза (затенение ± 2 стандартных отклонения) увеличивается со временем, поскольку модель линейного тренда становится менее уверенной в своей экстраполяции наклона.
Средний прогноз сочетает сезонные вариации с линейной экстраполяцией существующей тенденции, которая, по-видимому, немного занижает ускоряющийся рост атмосферного CO2, но истинные значения все еще находятся в пределах 95% прогнозируемого интервала. Полный код этого примера доступен на Github.
Пример: прогнозирование спроса на электроэнергию
Далее мы рассмотрим более сложный пример: прогнозирование спроса на электроэнергию в штате Виктория, Австралия. В верхней строке этого графика показана почасовая запись за первые шесть недель 2014 года (данные из [4], доступны по адресу https://github.com/robjhyndman/fpp2-package):Здесь у нас есть доступ к внешнему источнику информации: температуре, которая коррелирует с потреблением электроэнергии для кондиционирования воздуха.Помните, что январь — это лето в Австралии! Давайте включим эти данные о температуре в модель STS, которая может включать внешние ковариаты посредством линейной регрессии:
Temperature_effect = tfp. sts.LinearRegression(
design_matrix = tf.reshape (температура - np.mean (температура),
(-1, 1)), имя='температурный_эффект')
hour_of_day_effect = tfp.sts.Сезонные(
число сезонов = 24,
Observed_time_series=спрос,
имя='hour_of_day_effect')
day_of_week_effect = tfp.ст.Сезонные(
число сезонов = 7,
num_steps_per_season=24,
Observed_time_series=спрос,
имя = 'день_недели_эффект')
остаточный_уровень = tfp.sts.Авторегрессия(
порядок=1,
Observed_time_series=спрос, имя='остаток')
модель = tfp.sts.Sum([temperature_effect,
эффект_часа_дня,
день_недели_эффект,
остаточный_уровень],
Observed_time_series=demand) Обратите внимание, что мы также включили несколько эффектов сезонности: эффект часа дня, день недели и авторегрессионный компонент для моделирования любых необъяснимых остаточных эффектов.Мы могли бы использовать простое случайное блуждание, но выбрали авторегрессионный компонент, поскольку он сохраняет ограниченную дисперсию во времени.
sts.LinearRegression(
design_matrix = tf.reshape (температура - np.mean (температура),
(-1, 1)), имя='температурный_эффект')
hour_of_day_effect = tfp.sts.Сезонные(
число сезонов = 24,
Observed_time_series=спрос,
имя='hour_of_day_effect')
day_of_week_effect = tfp.ст.Сезонные(
число сезонов = 7,
num_steps_per_season=24,
Observed_time_series=спрос,
имя = 'день_недели_эффект')
остаточный_уровень = tfp.sts.Авторегрессия(
порядок=1,
Observed_time_series=спрос, имя='остаток')
модель = tfp.sts.Sum([temperature_effect,
эффект_часа_дня,
день_недели_эффект,
остаточный_уровень],
Observed_time_series=demand) 
Прогноз этой модели не идеален — по-видимому, все еще есть некоторые не смоделированные источники вариации — но это не безумие, и неопределенности снова выглядят разумными. Мы можем лучше понять этот прогноз, визуализируя разложение на компоненты (обратите внимание, что график каждого компонента имеет разный масштаб по оси Y):
Мы видим, что модель вполне обоснованно идентифицировала большой эффект часа дня и гораздо меньший эффект дня недели (самый низкий спрос приходится на субботу и воскресенье), а также значительный эффект от температуры и что он дает относительно надежные прогнозы этих эффектов.Большая часть прогностической неопределенности возникает из-за авторегрессионного процесса, основанного на его оценке немоделированной (остаточной) вариации в наблюдаемом ряду.
Модельер может использовать эту декомпозицию, чтобы понять, как улучшить модель. Например, они могут заметить, что некоторые всплески температуры по-прежнему совпадают с всплесками остаточного AR, что указывает на то, что дополнительные функции или преобразования данных могут помочь лучше уловить температурный эффект.
Полный код этого примера доступен на Github.
Библиотека TensorFlow Probability STS Library
Как показывают приведенные выше примеры, модели STS в TFP строятся путем сложения компонентов модели. STS предоставляет такие компоненты моделирования, как:- Авторегрессия, LocalLinearTrend, SemiLocalLinearTread и LocalLevel. Для моделирования временных рядов с уровнем или наклоном, которые развиваются в соответствии со случайным блужданием или другим процессом.
- Сезонный. Для временных рядов в зависимости от сезонных факторов, таких как час дня, день недели или месяц года.
- Линейная регрессия. Для временных рядов, зависящих от дополнительных, изменяющихся во времени ковариат. Компоненты регрессии также можно использовать для кодирования праздничных или других эффектов, связанных с датой.
STS предоставляет методы для подбора результирующих моделей временных рядов с помощью вариационного вывода и гамильтониана Монте-Карло.
Ознакомьтесь с нашим кодом, документацией и другими примерами на домашней странице TFP.
Структурные временные ряды используются для нескольких важных приложений временных рядов в Google.Мы надеемся, что и вы найдете их полезными. Присоединяйтесь к форуму [email protected], чтобы быть в курсе последних объявлений Tensorflow Probability и других обсуждений TFP!
Ссылки
[1] Бродерсен, К. Х., Галлуссер, Ф., Келер, Дж., Реми, Н., и Скотт, С. Л. (2015). Вывод причинного воздействия с использованием байесовских структурных моделей временных рядов. Анналы прикладной статистики , 9 (1), 247–274.[2] Чой, Х., и Вариан, Х. (2012). Прогнозирование настоящего с помощью Google Trends.Экономический отчет, 88, 2–9.
[3] Harvey, AC (1989). Прогнозирование, структурные модели временных рядов и фильтр Калмана . Издательство Кембриджского университета.
[4] Гайндман, Р.Дж., и Атанасопулос, Г. (2018). Прогнозирование: принципы и практика, 2-е издание, OTexts: Мельбурн, Австралия.
OTexts.com/fpp2. По состоянию на 23 февраля 2019 г.
[5] Килинг, К.Д., Пайпер, С.К., Бакастов, Р.Б., Вален, М., Уорф, Т.П., Хейманн, М., и Мейер, Х.А. (2001). Обмен атмосферным СО2 и 13СО2 с земной биосферой и океанами с 1978 по 2000 гг.I. Глобальные аспекты, SIO Reference Series, №01–06, Океанографический институт Скриппса, Сан-Диего.
Что это такое и стоит ли им заниматься
Один из самых простых способов создать свое портфолио портретной фотографии — взять на себя портретные съемки и проекты TFP. Это быстрый и простой способ для начинающих фотографов создавать контент и создавать стиль.
Креативная портретная съемка TFPЧто такое фотосессии TFP
TFP расшифровывается как «обмен фотографиями», «время фотографий» или «обмен распечатками».Это термин в индустрии фотографии для описания коммерческой съемки, когда модель, фотограф и любые другие члены команды совместно работают над определенной концепцией без обмена деньгами или получения какой-либо денежной компенсации.
Все окончательные фотографии передаются всем членам команды для создания портфолио.
Если вы новичок в съемках TFP
Обмен фотографиями на портфолио или съемки TFP — это способ сотрудничества без обмена деньгами. Это отличный вариант для начинающих фотографов с ограниченным бюджетом.Вам следует подумать о том, чтобы сделать несколько снимков TFP, чтобы дать толчок вашему портфолио.
Вы обмениваетесь временем и талантами с творческими единомышленниками. Эти съемки являются совместными, и их может быть интересно планировать и выполнять. Это также отличный способ пообщаться с окружающим вас сообществом фотографов.
Съемки TFP для создания портфолио
Мне нравится искусство создания контента, но я также люблю акт сотрудничества. Так что съемки TFP — идеальный способ для меня создать свое портфолио.Знакомство с новыми людьми и выход из зоны комфорта — это личная цель.
В этом типе съемки нет ничего плохого, и это довольно популярный термин в Facebook и Instagram.
Являются ли фото-встречи Съемки TFP
Многие публичные фото-встречи основаны на сотрудничестве TFP, если не указано иное. Все, включая фотографов, моделей и видеографов, встречаются и работают вместе над созданием контента.
Никакие деньги не обмениваются на время или услуги, и весь контент выкладывается в сеть для просмотра другими.Это способ для новичков встретиться и пообщаться со многими людьми одновременно, делясь своими навыками.
Вы не теряете деньги
Да, но моя цель не в том, чтобы заработать на фотографии конкретно на этих съемках. Есть больше способов заработать деньги с вашим контентом.
Спросите своего любимого персонажа YouTube. Я уверен, что они зарабатывают хорошие деньги на создании видео для публикации в Интернете.
Рекламодатели требуют, чтобы их продукты были представлены широкой аудитории, а персоналии YouTube — отличный способ донести информацию до целевой аудитории.
Портретная съемка в формате TFP с моделью DallasВ поисках вдохновения для продолжения творчества
Мой корпоративный опыт показался бы скучным, если бы я объяснил, над какими проектами я работаю в течение обычного дня.
Эти проекты являются отличным инструментом обучения и позволили мне получить массу опыта, но в целом они могут быть очень скучными.
Когда я попал на съемки TFP и присоединился к онлайн-сообществам фотографов TFP, мои глаза открылись для отличного нового способа встретить новых, таких же, как я.
Присоединение к сообществу TFP
Вы можете быть из маленького или большого города.В любом случае, я уверен, что вы можете узнать о фотосъемках TFP онлайн и пообщаться с людьми в вашем районе.
Самое главное — строить отношения с теми, кто разделяет ваши увлечения и цели. Это может иметь большое значение для того, чтобы помочь вам получить больше опыта и расширить свои знания в творческой индустрии.
Проблема с побегами TFP
К сожалению, некоторые люди пользуются преимуществами сотрудничества TFP и не оправдывают ожиданий.Некоторые фотографы не будут делиться окончательными фотографиями или менять условия в последнюю минуту.
Перед тем, как приступить к съемке TFP, убедитесь, что вы заранее определили все ожидания и ясно представляете, какой тип съемки вы делаете и что вам нужно.
Установите график для этой доставки и обязательно придерживайтесь его.
Кроме того, многие фотографы не любят снимать TFP, потому что им не нравится идея снимать бесплатно. Да, вы обмениваете свое время на сотрудничество, но только вы можете решить, подходит ли вам этот тип съемки.
Поиск моделей для съемок TFPКак найти моделей TFP
Самый простой способ найти моделей TFP — это поиск групп TFP в социальных сетях. Используйте ключевое слово «TFP» или «Trade for prints» в своих поисках, и в зависимости от вашего района или города вы найдете моделей, которые делают этот тип портретной съемки.
Посетите Facebook, чтобы найти группы фотографов TFP или группы для начинающих, которые разрешают вызовы моделей. Не забудьте заранее сообщить людям, что вы хотите организовать съемку TFP и ищете креативщиков для совместной работы.
Получают ли модели оплату за съемки TFP
Модели не получают оплату за съемки TFP, если иное не оговорено в ваших условиях съемки.
Фотографам также не платят за съемки TFP.
В масштабах всей отрасли TFP обычно означает, что для этих портретных съемок деньги или денежные обмены не производятся. Время и опыт обмениваются на время, потраченное на сотрудничество.
Если вы используете контракт на съемки TFP
Было бы неплохо составить небольшой контракт на съемки TFP.Таким образом, вы и другие участники сотрудничества можете установить ожидания и точно знать, какой тип съемки вы делаете.
Это также позволяет вам договориться о том, как фотографии будут использоваться после того, как они будут переданы всем участникам сотрудничества. Объясните, где можно разместить фотографии и как вы хотели бы, чтобы ваша работа упоминалась в Интернете или в социальных сетях.
Образец портретной съемки TFP, финальное изображениеОбразец портретной съемки TFP
Вот список портретных съемок TFP, которые я сделал за последние несколько лет.Каждый раз ко мне приходила модель, которая встречала меня на месте, чтобы сотрудничать и снимать портреты.
У меня есть еще много снимков TFP, которыми я буду делиться в виде статей на этом сайте, так что следите за обновлениями.
Заключение
Съемки TFP — отличный способ создать портфолио без большого бюджета. Потратьте время на изучение и поиск единомышленников, которые хотели бы сотрудничать с вами, основываясь на ваших навыках и стиле.
Подходите к съемке TFP с умом и развивайте свои навыки, включив этот тип съемки в свой рабочий процесс.
*Отказ от ответственности за участие в партнерских программах. Я являюсь партнером различных партнерских программ, включая партнерскую программу Amazon.com. Когда вы нажимаете на мои ссылки и совершаете покупку, я получаю комиссию, которая помогает мне поддерживать этот блог. |
Спасибо!Модель TFP на JSTOR
АбстрактныйВ этой статье предлагается агрегированная модель совокупной факторной производительности (TFP) в духе Хоутаккера (1955-1956).Он рассматривает фрикционный рынок труда, на котором производственные единицы подвержены идиосинкразическим потрясениям, а рабочие места создаются и уничтожаются, как в Мортенсене и Писсаридесе (1994). Совокупная производственная функция получается путем агрегирования микропроизводственных единиц, находящихся в равновесии. Ясно показано, что уровень TFP зависит от лежащего в основе распределения шоков, а также от всех характеристик рынка труда, резюмированных решением о ликвидации рабочих мест. Модель также используется для изучения влияния политики на рынке труда на уровень измеряемой СФП.
Информация о журнале Основанный в 1933 году группой молодых британских и американских экономистов, журнал The Review of Economic Studies призван поощрять исследования в области теоретической и прикладной экономики, особенно молодыми экономистами.
Сегодня он широко известен как один из пяти ведущих экономических журналов. Обзор является важным чтением для экономистов и имеет репутацию публикации новаторских статей в области теоретической и прикладной экономики.
Издательство Оксфордского университета является подразделением Оксфордского университета.Он способствует достижению цели университета в области передового опыта в исследованиях, стипендиях и образовании, публикуясь по всему миру. OUP — крупнейшее в мире университетское издательство с самым широким глобальным присутствием. В настоящее время он издает более 6000 новых публикаций в год, имеет офисы примерно в пятидесяти странах и насчитывает более 5500 сотрудников по всему миру. Он стал известен миллионам благодаря разнообразной издательской программе, которая включает научные работы по всем академическим дисциплинам, Библии, музыку, школьные и университетские учебники, книги по бизнесу, словари и справочники, а также академические журналы.
Оценка технических изменений и роста TFP на основе наблюдаемых изменений технологий | ИЗА
Необходимый
Эти необходимые файлы cookie необходимы для активации основных функций веб-сайта. Отказ от этих технологий недоступен.
cb-включитьDieses Cookies speichert den Status der Cookie-Einwilligung des Benutzers für die aktuelle Domain. Срок действия: 1 год
laravel_session Идентификатор сеанса um den Nutzer beim Neuladen wiederzuerkennen und seinen Login Status wiederherzustellen.
Срок действия 2 часа
CSRF-Schutz для формулы. Срок действия: 2 часа
Аналитика
Для дальнейшего улучшения нашего предложения и нашего веб-сайта мы собираем анонимные данные для статистики и анализа.С помощью этих файлов cookie мы можем, например, определить количество посетителей и влияние определенных страниц на нашем веб-сайте, а также оптимизировать наш контент.
ЖЖ Изображения Фото | ТФП
Со мной часто связываются будущие модели по поводу съемок TFP.
TFP означает «Время для распечаток», так как модель торгует своим временем моделирования в обмен на время фотографов, делающих и редактирующих фотографии и предоставляющих ей распечатки или загружаемые изображения.Фотограф обменивает свои фотографические навыки и время на время и талант модели, чтобы получить изображения, которые он использует для всего, о чем договорились. Обычно модель подписывает полный коммерческий релиз. Деньги не обмениваются.
Я все еще провожу ограниченное количество съемок TFP. Я посмотрю на ваши фотографии и решу, есть ли у меня проект или мне нужен ваш внешний вид и сборка, которые принесут мне пользу при съемке TFP.
1) Лично я всегда плачу за каждую модель, с которой соглашаюсь, на съемку TFP для меня.Так что я делаю TFP плюс оплата или плюс оплата проезда.
2) Я делаю TFP только в том случае, если вы можете сделать себе прическу и макияж самостоятельно или сделать это до вашего прихода.
3) Если вы хотите, чтобы мои сотрудники сделали прическу и макияж за TFP, вы должны заплатить им за это.
(Обычно от 50 до 75 долларов.)
4) Если я вас не знаю, есть депозит в размере 20 долларов США, чтобы запланировать съемку TFP, которую вы получите, когда придете, чтобы не тратить мое время и не приносить мне деньги.
Если вы не умеете делать макияж сами.Отправляйтесь в местный торговый центр Belk к прилавку Clinique и запишитесь на мастер-класс по макияжу 1:1. Это всего около 50 долларов, и они научат вас!
Если вы хотите узнать, буду ли я делать с вами TFP, просто свяжитесь со мной и спросите, и мы начнем с этого.
Модели спрашивали меня, почему фотограф будет снимать TFP с одними моделями, а не с другими?
Ну…
Вопрос был в том, почему некоторые фотографы снимают некоторых моделей бесплатно, но берут с вас плату за съемку.Есть так много возможных причин. Вот некоторые из них, которые я могу вспомнить:
1) Им просто лично что-то нравится в этих других моделях.
Это может быть что-то художественное в их чертах или просто то, что они находят привлекательным.
2) Другие модели могут показаться более опытными.
3) Другие модели могут сами сделать себе прическу и макияж.
4) Другие модели могут соответствовать определенному виду проекта или темы, над которой они работают.
5) Фотограф, возможно, посмотрел на позы, в которых он видит другие модели, и подумал, что знает, как хорошо позировать, и с ними будет легко работать.
6) Остальные модели могут предложить свой гардероб и реквизит.
7) Другие модели могут быть друзьями друзей.
8) Некоторые фотографы делают ограниченное количество TFP и взимают плату за остальное, и они получают место TFP.
Многие фотографы считают, что если модель подходит к ним для съемки, то модель должна платить им, но если они подходят к модели, это должно быть TFP или они платят модели.
При поиске фотосессий TFP не принимайте близко к сердцу, когда фотограф снимает кого-то бесплатно, а затем хочет выставить вам счет.
Просто продолжайте общаться и делать то, что вы делаете, и работать с другими фотографами, которые помогут вам.
Это вещи, которые я просто выбрасываю, потому что я не знаю их и не знаю вас.
Надеюсь, кому-то это поможет.
Иногда модели спрашивают меня, что они могут сделать, чтобы больше фотографов снимали с ними TFP
Я говорю им.
1) Научитесь хорошо делать прически.
2) Научитесь хорошо делать макияж самостоятельно.
3) Научитесь правильно позировать.
4) Предлагаю гардероб для съемок.
5) Покажите эти фото с взлохмаченными волосами и макияжем в красивых позах.
6) Убедитесь, что потенциальные фотографы знают, что вы можете это сделать и увидеть это.
7) Модель, которая делает вышеперечисленное, является золотой жилой для начинающего фотографа, собирающего портфолио, а также призом для признанного фотографа.
хэштегов для #tfp для развития вашего Instagram, TikTok
Лучшие хэштеги #tfp
Развивайте свой Instagram, используя самые популярные хэштеги tfp
Копировать #tfp #portrait #tfpshooting #model #tfpmodel #photography #portraitphotography #shooting #fotografie #fotoshooting #photoshoot #modeling #photooftheday #beauty #tfpgermany #fashion #portraits #picoftheday #hobbymodel #girl #sensual #photographer #canon #photo #photoshooting #трансформеры #bnw #tfpphotographer #blackandwhite #bhfyp Версия PRO доступна внизу страницы.
Второй по популярности хэштег Instagram, используемый с tfp
Копировать #portraitsmadeingermany #tfpnrw #beautiful #shots #outdoor #portraitfotografie #follow #art #tfpfotograf #fotograf #love #models #outdoorshooting #portraitmood #summer #shootingday #photomodel #transformersprime #foto #sexy #like #modelsearch #d #modelshoot #vision #pictureoftheday #instagram #peoplephotography #blackandwhitephotography #ig Используйте один из этих наборов хэштегов в своем следующем посте в Instagram, и вы увидите большой прирост.Отчет по хэштегу
Опубликовать с этим хэштегом 1 098 471Топ-10 хэштегов tfp
Лучшие хештеги tfp, популярные в Instagram, Twitter, Facebook, TikTok:
Данные хэштегаPRO для #tfp
Профессиональные данные для инстаграмного хэштега #tfp
Популярные хэштеги
Связанные хэштеги с tfp, которые содержат наибольшее количество сообщений, которые мы смогли найти.
Популярные хэштеги для #tfp.
| # | Хэштег | Сообщений в Instagram |
|---|---|---|
| 1 | #фотосессия | 142 793 585 |
| 2 | #канон | 115 072 828 |
| 3 | #сексуальный | 95 178 590 |
| 4 | #фото | 62 445 187 |
| 5 | #картина дня | 58 112 821 |
| 6 | #портретнаяфотография | 57 715 759 |
| 7 | #моделирование | 47 029 650 |
| 8 | #стрельба | 40 573 194 |
| 9 | #bnw | 37 591 448 |
| 10 | #модели | 32 348 270 |
Хэштеги средней сложности
Хештеги среднего размера
Копировать #tfp #shots #sensual #fotograf #photomodel #modelsearch #transformers #modelshoot #fotoshooting #shootingday #peoplephotography #tfp #| # | Хэштег | Сообщений в Instagram |
|---|---|---|
| 1 | #выстрелы | 8 413 247 |
| 2 | #чувственный | 7 688 855 |
| 3 | #фотограф | 7 227 070 |
| 4 | #фотомодель | 6 701 731 |
| 5 | #модельпоиск | 4 373 040 |
| 6 | #трансформеры | 4 061 655 |
| 7 | #modelshoot | 4 034 242 |
| 8 | #фотосъемка | 3 628 015 |
| 9 | #день стрельбы | 1 910 703 |
| 10 | #людифотография | 1 746 206 |
Хэштеги легкой сложности
Хэштеги легкого размера
Копировать #tfp #outdoorshooting #portraitfotografie #portraitsmadeingermany #hobbymodel #tfpshooting #tfpmodel #tfpmoscow #transformersprime #tfpgermany #tfpnrw #tfpphotographer #tfpspb #tfpfotograf #tfpmodels #tfpminsk #tfpeachesandcream #tfpshoot #tfpphotography #tfpham| # | Хэштег | Сообщений в Instagram |
|---|---|---|
| 1 | #уличнаястрельба | 596 349 |
| 2 | #портретнаяфотография | 489 376 |
| 3 | #portraitsmadeingermany | 384 907 |
| 4 | #hobbymodel | 333 947 |
| 5 | #tfpshooting | 320 806 |
| 6 | #tfpmodel | 303 472 |
| 7 | #тфпмосква | 105 589 |
| 8 | #трансформерыпрайм | 82 656 |
| 9 | #tfpgermany | 61 432 |
| 10 | #tfpnrw | 53 194 |
Точные хэштеги
хэштегов с точным соответствием, которые мы смогли найти
Копировать #tfp #tfpshooting #tfpmodel #tfpmoscow #tfpgermany #tfpnrw #tfpphotographer #tfpspb #tfpfotograf #tfpmodels #tfpminsk #tfpeachesandcream #tfpshoot #tfpphotography #tfphamburg #tfphub #tfplus #tfpodessa #tfpshootings #tfprime #tfprettyrich| # | Хэштег | Сообщений в Instagram |
|---|---|---|
| 1 | #tfpshooting | 320 806 |
| 2 | #tfpmodel | 303 472 |
| 3 | #тфпмосква | 105 589 |
| 4 | #tfpgermany | 61 432 |
| 5 | #tfpnrw | 53 194 |
| 6 | #tfpфотограф | 45 357 |
| 7 | #tfpspb | 36 644 |
| 8 | #tfpphotograf | 24 874 |
| 9 | #tfpmodels | 22 838 |
| 10 | #тфпминск | 12 282 |
Всегда в курсе.
Наш алгоритм постоянно обновляет список отображаемых хэштегов, включая новые или популярные хэштеги.
Последнее обновление было 2021-11-05 08:50:04
Посмотреть фото и видео в instagram для #tfp
Вероятностные байесовские нейронные сети
Автор: Khalid Salama
Дата создания: 15.01.2021
Последнее изменение: 15.01.2021
Описание: Построение вероятностных байесовских моделей нейронных сетей с помощью TensorFlow Probability.
Просмотр в Colab • Исходный код GitHub
Введение
Применение вероятностного подхода к глубокому обучению позволяет учесть неопределенность ,
чтобы модели могли присваивать меньшие уровни достоверности неверным прогнозам.Источники неопределенности могут быть обнаружены в данных из-за ошибки измерения или
шум в этикетках или модели из-за недостаточной доступности данных для
модель эффективного обучения.
В этом примере показано, как построить базовые вероятностные байесовские нейронные сети. для учета этих двух типов неопределенности. Мы используем библиотеку вероятностей TensorFlow, который совместим с Keras API.
Для этого примера требуется TensorFlow 2.3 или выше. Вы можете установить Tensorflow Probability с помощью следующей команды:
pip установить вероятность тензорного потока
Набор данных
Мы используем качество вина набор данных, который доступен в наборах данных TensorFlow.Мы используем подмножество красного вина, которое содержит 4898 примеров. Набор данных содержит 11 числовых физико-химических характеристик вина, и задача заключается в прогнозировании качества вина, которое представляет собой оценку от 0 до 10. В этом примере мы рассматриваем это как задачу регрессии.
Вы можете установить наборы данных TensorFlow с помощью следующей команды:
pip установить тензорные наборы данных
Настройка
импортировать numpy как np
импортировать тензорный поток как tf
из тензорного потока импортировать керас
из тензорного потока. слои импорта keras
импортировать наборы данных tensorflow_datasets как tfds
импортировать tensorflow_probability как tfp
слои импорта keras
импортировать наборы данных tensorflow_datasets как tfds
импортировать tensorflow_probability как tfp
Создание наборов данных для обучения и оценки
Здесь мы загружаем набор данных wine_quality с помощью tfds.load() и конвертируем
целевой объект для плавания. Затем мы перемешиваем набор данных и разбиваем его на
обучающие и тестовые наборы. В качестве поезда возьмем первые train_size примеров.
сплит, а остальные как тест сплит.
определение get_train_and_test_splits (train_size, batch_size = 1):
# Мы делаем предварительную выборку с буфером того же размера, что и набор данных, потому что набор данных
# очень мал и умещается в памяти.набор данных = (
tfds.load(name="wine_quality", as_supervised=True, split="train")
.map(лямбда x, y: (x, tf.cast(y, tf.float32)))
.prefetch (buffer_size = dataset_size)
.кеш()
)
# Мы перемешиваем с буфером того же размера, что и набор данных.
набор_поезда = (
dataset.take(train_size).shuffle(buffer_size=train_size).batch(batch_size)
)
test_dataset = набор данных.skip(train_size).batch(batch_size)
вернуть train_dataset, test_dataset
набор_поезда = (
dataset.take(train_size).shuffle(buffer_size=train_size).batch(batch_size)
)
test_dataset = набор данных.skip(train_size).batch(batch_size)
вернуть train_dataset, test_dataset
Компиляция, обучение и оценка модели
скрытых_юнитов = [8, 8]
скорость_обучения = 0.001
def run_experiment (модель, потери, train_dataset, test_dataset):
модель.компилировать(
оптимизатор=keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=learning_rate),
потеря = потеря,
метрики=[keras.metrics.RootMeanSquaredError()],
)
print("Начать обучение модели...")
model.fit (train_dataset, эпохи = num_epochs, validation_data = test_dataset)
print("Обучение модели завершено.")
_, rmse = model.evaluate (train_dataset, подробный = 0)
print(f"Обучить RMSE: {раунд(rmse, 3)}")
print("Оценка производительности модели...")
_, rmse = model.evaluate (test_dataset, verbose = 0)
print(f"Проверка RMSE: {раунд(rmse, 3)}")
Создание входных данных модели
FEATURE_NAMES = [
«фиксированная кислотность»,
«летучая кислотность»,
"лимонная кислота",
«остаточный сахар»,
"хлориды",
«свободный диоксид серы»,
"общий диоксид серы",
"плотность",
«рН»,
«сульфаты»,
"алкоголь",
]
защита create_model_inputs():
входы = {}
для feature_name в FEATURE_NAMES:
inputs[feature_name] = слои. Вход(
имя = имя_функции, форма = (1,), dtype = tf.float32
)
возврат входных данных
Вход(
имя = имя_функции, форма = (1,), dtype = tf.float32
)
возврат входных данных
Эксперимент 1: стандартная нейронная сеть
Мы создаем стандартную модель детерминированной нейронной сети в качестве основы.
по определению create_baseline_model():
входы = create_model_inputs()
input_values = [значение для _, значение в отсортированном (inputs.items())]
функции = keras.layers.concatenate (input_values)
функции = слои.BatchNormalization () (функции)
# Создайте скрытые слои с детерминированными весами, используя плотный слой.для юнитов в hidden_units:
функции = слои.Dense (единицы, активация = "сигмоид") (функции)
# Результат является детерминированным: одноточечная оценка.
выходы = слои.Dense (единицы = 1) (функции)
модель = keras.Model (входы = входы, выходы = выходы)
модель возврата
Давайте разделим набор данных о вине на обучающий и тестовый наборы, с 85% и 15%
примеры соответственно.
размер_набора данных = 4898
размер партии = 256
train_size = int (dataset_size * 0.85)
train_dataset, test_dataset = get_train_and_test_splits (train_size, batch_size)
Теперь давайте обучим базовую модель. Мы используем MeanSquaredError как функция потерь.
число_эпох = 100
mse_loss = keras.losses.MeanSquaredError()
базовая_модель = create_baseline_model()
run_experiment (базовая_модель, mse_loss, train_dataset, test_dataset)
Начать обучение модели...
Эпоха 1/100
17/17 [===============================] — 1 с 53 мс/шаг — потери: 37.5710 - root_mean_squared_error: 6,1294 - val_loss: 35,6750 - val_root_mean_squared_error: 5,9729
Эпоха 2/100
17/17 [=============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 35,5154 - root_mean_squared_error: 5,9594 - val_loss : 34.2430 - val_root_mean_squared_error: 5.8518
Эпоха 3/100
17/17 [=============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 33,9975 - root_mean_squared_error: 5,8307 - val_loss : 32. 8003 - val_root_mean_squared_error: 5.7272
Эпоха 4/100
17/17 [===============================] - 0 с 12 мс/шаг - потери: 32.5928 - root_mean_squared_error: 5,7090 - val_loss: 31,3385 - val_root_mean_squared_error: 5,5981
Эпоха 5/100
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 30,8914 - root_mean_squared_error: 5,5580 - val_loss : 29,8659 - val_root_mean_squared_error: 5,4650
...
Эпоха 95/100
17/17 [=============================] - 0 с 6 мс/шаг - потеря: 0,6927 - root_mean_squared_error: 0,8322 - val_loss : 0,6901 - val_root_mean_squared_error: 0,8307
Эпоха 96/100
17/17 [===============================] - 0 с 6 мс/шаг - потери: 0.6929 - root_mean_squared_error: 0,8323 - val_loss: 0,6866 - val_root_mean_squared_error: 0,8286
Эпоха 97/100
17/17 [=============================] - 0 с 6 мс/шаг - потеря: 0,6582 - root_mean_squared_error: 0,8112 - val_loss : 0,6797 - val_root_mean_squared_error: 0,8244
Эпоха 98/100
17/17 [=============================] - 0 с 6 мс/шаг - потеря: 0,6733 - root_mean_squared_error: 0,8205 - val_loss : 0,6740 - val_root_mean_squared_error: 0,8210
Эпоха 99/100
17/17 [===============================] - 0 с 7 мс/шаг - потери: 0. 6623 - root_mean_squared_error: 0,8138 - val_loss: 0,6713 - val_root_mean_squared_error: 0,8193
Эпоха 100/100
17/17 [==============================] - 0 с 6 мс/шаг - потеря: 0,6522 - root_mean_squared_error: 0,8075 - val_loss : 0,6666 - val_root_mean_squared_error: 0,8165
Обучение модели завершено.
Поезд RMSE: 0,809
Оценка производительности модели...
СКО теста: 0,816
8003 - val_root_mean_squared_error: 5.7272
Эпоха 4/100
17/17 [===============================] - 0 с 12 мс/шаг - потери: 32.5928 - root_mean_squared_error: 5,7090 - val_loss: 31,3385 - val_root_mean_squared_error: 5,5981
Эпоха 5/100
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 30,8914 - root_mean_squared_error: 5,5580 - val_loss : 29,8659 - val_root_mean_squared_error: 5,4650
...
Эпоха 95/100
17/17 [=============================] - 0 с 6 мс/шаг - потеря: 0,6927 - root_mean_squared_error: 0,8322 - val_loss : 0,6901 - val_root_mean_squared_error: 0,8307
Эпоха 96/100
17/17 [===============================] - 0 с 6 мс/шаг - потери: 0.6929 - root_mean_squared_error: 0,8323 - val_loss: 0,6866 - val_root_mean_squared_error: 0,8286
Эпоха 97/100
17/17 [=============================] - 0 с 6 мс/шаг - потеря: 0,6582 - root_mean_squared_error: 0,8112 - val_loss : 0,6797 - val_root_mean_squared_error: 0,8244
Эпоха 98/100
17/17 [=============================] - 0 с 6 мс/шаг - потеря: 0,6733 - root_mean_squared_error: 0,8205 - val_loss : 0,6740 - val_root_mean_squared_error: 0,8210
Эпоха 99/100
17/17 [===============================] - 0 с 7 мс/шаг - потери: 0.
6623 - root_mean_squared_error: 0,8138 - val_loss: 0,6713 - val_root_mean_squared_error: 0,8193
Эпоха 100/100
17/17 [==============================] - 0 с 6 мс/шаг - потеря: 0,6522 - root_mean_squared_error: 0,8075 - val_loss : 0,6666 - val_root_mean_squared_error: 0,8165
Обучение модели завершено.
Поезд RMSE: 0,809
Оценка производительности модели...
СКО теста: 0,816
Мы берем выборку из тестового набора, используем модель, чтобы получить для них прогнозы. Обратите внимание, что, поскольку базовая модель является детерминированной, мы получаем одиночное значение a. точечная оценка прогноз для каждого тестового примера, без информации о неопределенность модели или прогноза.
образец = 10
примеры, цели = список(test_dataset.unbatch().shuffle(batch_size * 10).batch(sample))[
0
]
предсказано = базовая_модель (примеры).numpy()
для idx в диапазоне (образец):
print(f"Прогноз: {round(float(прогноз[idx][0]), 1)} - Факт: {цели[idx]}")
Прогноз: 6,0 - Факт: 6,0
Прогноз: 6,2 - Факт: 6,0
Прогноз: 5,8 - Факт: 7,0
Прогноз: 6,0 – Факт: 5,0
Прогноз: 5,7 - Факт: 5,0
Прогноз: 6,2 - Факт: 7,0
Прогноз: 5. 6 - Факт: 5,0
Прогноз: 6,2 - Факт: 6,0
Прогноз: 6,2 - Факт: 6,0
Прогноз: 6,2 - Факт: 7,0
6 - Факт: 5,0
Прогноз: 6,2 - Факт: 6,0
Прогноз: 6,2 - Факт: 6,0
Прогноз: 6,2 - Факт: 7,0
Эксперимент 2: байесовская нейронная сеть (BNN)
Целью байесовского подхода к моделированию нейронных сетей является захват эпистемическая неопределенность , которая представляет собой неопределенность пригодности модели, из-за ограниченности обучающих данных.
Идея состоит в том, что вместо изучения удельного веса (и смещения) значений в нейронная сеть, байесовский подход учит вес распределений — из которого мы можем произвести выборку для получения вывода для данного ввода — для кодирования неопределенности веса.
Таким образом, нам нужно определить априорное и апостериорное распределения этих весов, и процесс обучения заключается в изучении параметров этих распределений.
# Определить априорное распределение веса как нормальное для среднего=0 и стандартного отклонения=1.
# Обратите внимание, что в этом примере априорное распределение не поддается обучению,
# так как мы исправляем его параметры.
прежняя защита (размер_ядра, размер_смещения, dtype = Нет):
n = размер_ядра + размер_смещения
Prior_model = keras.Sequential(
[
тфп.слои.DistributionLambda(
лямбда т: tfp.distributions.MultivariateNormalDiag(
loc=tf.zeros(n), scale_diag=tf.ones(n)
)
)
]
)
вернуть предыдущую_модель
# Определить вариационное апостериорное распределение веса как многомерное гауссово.
# Обратите внимание, что обучаемые параметры для этого распределения являются средними,
# дисперсии и ковариации.
def posterior (размер_ядра, размер_смещения, dtype = Нет):
n = размер_ядра + размер_смещения
задняя_модель = Керас.Последовательный(
[
tfp.layers.VariableLayer(
tfp.layers.MultivariateNormalTriL.params_size(n), dtype=dtype
),
tfp.layers.MultivariateNormalTriL(n),
]
)
вернуть апостериор_модель
прежняя защита (размер_ядра, размер_смещения, dtype = Нет):
n = размер_ядра + размер_смещения
Prior_model = keras.Sequential(
[
тфп.слои.DistributionLambda(
лямбда т: tfp.distributions.MultivariateNormalDiag(
loc=tf.zeros(n), scale_diag=tf.ones(n)
)
)
]
)
вернуть предыдущую_модель
# Определить вариационное апостериорное распределение веса как многомерное гауссово.
# Обратите внимание, что обучаемые параметры для этого распределения являются средними,
# дисперсии и ковариации.
def posterior (размер_ядра, размер_смещения, dtype = Нет):
n = размер_ядра + размер_смещения
задняя_модель = Керас.Последовательный(
[
tfp.layers.VariableLayer(
tfp.layers.MultivariateNormalTriL.params_size(n), dtype=dtype
),
tfp.layers.MultivariateNormalTriL(n),
]
)
вернуть апостериор_модель
Используем слой tfp. вместо стандартного 
layers.DenseVariational keras.layers. Плотный слой в модели нейронной сети.
по определению create_bnn_model (train_size):
входы = create_model_inputs()
особенности = керас.слои.конкатенировать (список (входы. значения ()))
функции = слои.BatchNormalization () (функции)
# Создайте скрытые слои с неопределенностью веса, используя слой DenseVariational.
для юнитов в hidden_units:
функции = tfp.layers.DenseVariational(
единицы = единицы,
make_prior_fn = ранее,
make_posterior_fn = задний,
kl_weight=1 / размер_поезда,
активация = "сигмоид",
)(Особенности)
# Результат является детерминированным: одноточечная оценка.выходы = слои.Dense (единицы = 1) (функции)
модель = keras.Model (входы = входы, выходы = выходы)
модель возврата
Эпистемическая неопределенность может быть уменьшена по мере увеличения размера
данные тренировки.
То есть, чем больше данных видит модель BNN, тем больше она уверена.
о своих оценках весов (параметров распределения).
Давайте проверим это поведение, обучив модель BNN на небольшом подмножестве
на тренировочном наборе, а затем на полном тренировочном наборе, чтобы сравнить выходные дисперсии.
Обучение BNN с небольшим обучающим набором.
число_эпох = 500
train_sample_size = int (train_size * 0,3)
small_train_dataset = train_dataset.unbatch().take(train_sample_size).batch(batch_size)
bnn_model_small = create_bnn_model (train_sample_size)
run_experiment (bnn_model_small, mse_loss, small_train_dataset, test_dataset)
Начать обучение модели...
Эпоха 1/500
5/5 [=============================] - 2 с 123 мс/шаг - потери: 34,5497 - root_mean_squared_error: 5.8764 - val_loss: 37.1164 - val_root_mean_squared_error: 6.0910
Эпоха 2/500
5/5 [=============================] - 0 с 28 мс/шаг - потеря: 36,0738 - root_mean_squared_error: 6,0007 - val_loss : 31. 7373 - val_root_mean_squared_error: 5.6322
Эпоха 3/500
5/5 [=============================] - 0 с 29 мс/шаг - потеря: 33,3177 - root_mean_squared_error: 5,7700 - val_loss : 36.2135 - val_root_mean_squared_error: 6.0164
Эпоха 4/500
5/5 [=============================] - 0 с 30 мс/шаг - потеря: 35,1247 - root_mean_squared_error: 5.9232 - val_loss: 35,6158 - val_root_mean_squared_error: 5,9663
Эпоха 5/500
5/5 [=============================] - 0 с 23 мс/шаг - потеря: 34,7653 - root_mean_squared_error: 5,8936 - val_loss : 34.3038 - val_root_mean_squared_error: 5.8556
...
Эпоха 495/500
5/5 [=============================] - 0 с 24 мс/шаг - потеря: 0,6978 - root_mean_squared_error: 0,8162 - val_loss : 0,6258 - val_root_mean_squared_error: 0,7723
Эпоха 496/500
5/5 [==============================] - 0 с 22 мс/шаг - потеря: 0,6448 - root_mean_squared_error: 0.7858 - val_loss: 0,6372 - val_root_mean_squared_error: 0,7808
Эпоха 497/500
5/5 [=============================] - 0 с 23 мс/шаг - потеря: 0,6871 - root_mean_squared_error: 0,8121 - val_loss : 0,6437 - val_root_mean_squared_error: 0,7825
Эпоха 498/500
5/5 [=============================] - 0 с 23 мс/шаг - потеря: 0,6213 - root_mean_squared_error: 0,7690 - val_loss : 0,6581 - val_root_mean_squared_error: 0,7922
Эпоха 499/500
5/5 [=============================] - 0 с 22 мс/шаг - потеря: 0,6604 - root_mean_squared_error: 0. 7913 - val_loss: 0,6522 - val_root_mean_squared_error: 0,7908
Эпоха 500/500
5/5 [=============================] - 0 с 22 мс/шаг - потеря: 0,6190 - root_mean_squared_error: 0,7678 - val_loss : 0,6734 - val_root_mean_squared_error: 0,8037
Обучение модели завершено.
Поезд RMSE: 0,805
Оценка производительности модели...
СКО теста: 0,801
7373 - val_root_mean_squared_error: 5.6322
Эпоха 3/500
5/5 [=============================] - 0 с 29 мс/шаг - потеря: 33,3177 - root_mean_squared_error: 5,7700 - val_loss : 36.2135 - val_root_mean_squared_error: 6.0164
Эпоха 4/500
5/5 [=============================] - 0 с 30 мс/шаг - потеря: 35,1247 - root_mean_squared_error: 5.9232 - val_loss: 35,6158 - val_root_mean_squared_error: 5,9663
Эпоха 5/500
5/5 [=============================] - 0 с 23 мс/шаг - потеря: 34,7653 - root_mean_squared_error: 5,8936 - val_loss : 34.3038 - val_root_mean_squared_error: 5.8556
...
Эпоха 495/500
5/5 [=============================] - 0 с 24 мс/шаг - потеря: 0,6978 - root_mean_squared_error: 0,8162 - val_loss : 0,6258 - val_root_mean_squared_error: 0,7723
Эпоха 496/500
5/5 [==============================] - 0 с 22 мс/шаг - потеря: 0,6448 - root_mean_squared_error: 0.7858 - val_loss: 0,6372 - val_root_mean_squared_error: 0,7808
Эпоха 497/500
5/5 [=============================] - 0 с 23 мс/шаг - потеря: 0,6871 - root_mean_squared_error: 0,8121 - val_loss : 0,6437 - val_root_mean_squared_error: 0,7825
Эпоха 498/500
5/5 [=============================] - 0 с 23 мс/шаг - потеря: 0,6213 - root_mean_squared_error: 0,7690 - val_loss : 0,6581 - val_root_mean_squared_error: 0,7922
Эпоха 499/500
5/5 [=============================] - 0 с 22 мс/шаг - потеря: 0,6604 - root_mean_squared_error: 0.
7913 - val_loss: 0,6522 - val_root_mean_squared_error: 0,7908
Эпоха 500/500
5/5 [=============================] - 0 с 22 мс/шаг - потеря: 0,6190 - root_mean_squared_error: 0,7678 - val_loss : 0,6734 - val_root_mean_squared_error: 0,8037
Обучение модели завершено.
Поезд RMSE: 0,805
Оценка производительности модели...
СКО теста: 0,801
Поскольку мы обучили модель BNN, модель каждый раз выдает разные выходные данные. мы вызываем его с теми же входными данными, поскольку каждый раз выбирается новый набор весов из дистрибутивов, чтобы построить сеть и произвести вывод.Чем менее точны веса мод, тем больше изменчивость (шире диапазон) мы получим. см. в выводах тех же входов.
определение вычислений_предсказания (модель, итерации = 100):
предсказано = []
для _ в диапазоне (итерации):
предсказано.добавление(модель(примеры).numpy())
предсказано = np.concatenate (прогнозировано, ось = 1)
предсказание_среднее значение = np.mean (прогноз, ось = 1). tolist ()
Prediction_min = np.min (прогноз, ось = 1).tolist ()
предсказание_макс = np.max (прогноз, ось = 1).к списку()
Prediction_range = (np.max (прогноз, ось = 1) - np.min (прогноз, ось = 1)).tolist ()
для idx в диапазоне (образец):
Распечатать(
f"Прогнозы означают: {round(prediction_mean[idx], 2)}, "
f"мин: {раунд(прогноз_мин[idx], 2)}, "
f"max: {раунд(prediction_max[idx], 2)}, "
f"диапазон: {раунд(prediction_range[idx], 2)} - "
f"Фактическое: {цели[idx]}"
)
Compute_predictions (bnn_model_small)
tolist ()
Prediction_min = np.min (прогноз, ось = 1).tolist ()
предсказание_макс = np.max (прогноз, ось = 1).к списку()
Prediction_range = (np.max (прогноз, ось = 1) - np.min (прогноз, ось = 1)).tolist ()
для idx в диапазоне (образец):
Распечатать(
f"Прогнозы означают: {round(prediction_mean[idx], 2)}, "
f"мин: {раунд(прогноз_мин[idx], 2)}, "
f"max: {раунд(prediction_max[idx], 2)}, "
f"диапазон: {раунд(prediction_range[idx], 2)} - "
f"Фактическое: {цели[idx]}"
)
Compute_predictions (bnn_model_small)
Прогноз означает: 5.63, мин.: 4,92, макс.: 6,15, диапазон: 1,23 - Факт: 6,0
Среднее значение прогноза: 6,35, минимум: 6,01, максимум: 6,54, диапазон: 0,53 - Факт: 6,0
Среднее значение прогноза: 5,65, мин.: 4,84, макс.: 6,25, диапазон: 1,41 - Факт: 7,0
Среднее значение прогноза: 5,74, минимум: 5,21, максимум: 6,25, диапазон: 1,04 - Факт: 5,0
Среднее значение прогноза: 5,99, минимум: 5,26, максимум: 6,29, диапазон: 1,03 - Факт: 5,0
Среднее значение прогноза: 6,26, минимум: 6,01, максимум: 6,47, диапазон: 0,46 - Факт: 7,0
Среднее значение прогноза: 5,28, минимум: 4,73, максимум: 5,86, диапазон: 1,12 - Факт: 5,0
Прогнозы означают: 6. 34, мин.: 6,06, макс.: 6,53, диапазон: 0,47 - Факт: 6,0
Среднее значение прогноза: 6,23, минимум: 5,91, максимум: 6,44, диапазон: 0,53 - Факт: 6,0
Среднее значение прогноза: 6,33, минимум: 6,05, максимум: 6,54, диапазон: 0,48 - Факт: 7,0
34, мин.: 6,06, макс.: 6,53, диапазон: 0,47 - Факт: 6,0
Среднее значение прогноза: 6,23, минимум: 5,91, максимум: 6,44, диапазон: 0,53 - Факт: 6,0
Среднее значение прогноза: 6,33, минимум: 6,05, максимум: 6,54, диапазон: 0,48 - Факт: 7,0
Тренируйте BNN со всем тренировочным набором.
число_эпох = 500
bnn_model_full = create_bnn_model(train_size)
run_experiment (bnn_model_full, mse_loss, train_dataset, test_dataset)
calculate_predictions (bnn_model_full)
Начать обучение модели...
Эпоха 1/500
17/17 [=============================] - 2 с 32 мс/шаг - потеря: 25,4811 - root_mean_squared_error: 5,0465 - val_loss : 23,8428 - val_root_mean_squared_error: 4,8824
Эпоха 2/500
17/17 [=============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 23,0849 - root_mean_squared_error: 4,8040 - val_loss : 24.1269 - val_root_mean_squared_error: 4.9115
Эпоха 3/500
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 22,5191 - root_mean_squared_error: 4,7449 - val_loss : 23. 3312 - val_root_mean_squared_error: 4.8297
Эпоха 4/500
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 22,9571 - root_mean_squared_error: 4,7896 - val_loss : 24.4072 - val_root_mean_squared_error: 4.9399
Эпоха 5/500
17/17 [=============================] - 0 с 6 мс/шаг - потеря: 21,4049 - root_mean_squared_error: 4,6245 - val_loss : 21.1895 - val_root_mean_squared_error: 4.6027
...
Эпоха 495/500
17/17 [=============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 0,5799 - root_mean_squared_error: 0,7511 - val_loss : 0,5902 - val_root_mean_squared_error: 0.7572
Эпоха 496/500
17/17 [=============================] - 0 с 6 мс/шаг - потеря: 0,5926 - root_mean_squared_error: 0,7603 - val_loss : 0,5961 - val_root_mean_squared_error: 0,7616
Эпоха 497/500
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 0,5928 - root_mean_squared_error: 0,7595 - val_loss : 0,5916 - val_root_mean_squared_error: 0,7595
Эпоха 498/500
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 0,6115 - root_mean_squared_error: 0,7715 - val_loss : 0,5869 - val_root_mean_squared_error: 0. 7558
Эпоха 499/500
17/17 [=============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 0,6044 - root_mean_squared_error: 0,7673 - val_loss : 0,6007 - val_root_mean_squared_error: 0,7645
Эпоха 500/500
17/17 [=============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 0,5853 - root_mean_squared_error: 0,7550 - val_loss : 0,5999 - val_root_mean_squared_error: 0,7651
Обучение модели завершено.
Поезд RMSE: 0,762
Оценка производительности модели...
Среднеквадратичное отклонение теста: 0,759
Среднее значение прогноза: 5,41, минимум: 5,06, максимум: 5,9, диапазон: 0,84 — Факт: 6.0
Среднее значение прогноза: 6,5, минимум: 6,16, максимум: 6,61, диапазон: 0,44 - Факт: 6,0
Среднее значение прогноза: 5,59, минимум: 4,96, максимум: 6,0, диапазон: 1,04 - Факт: 7,0
Среднее значение прогноза: 5,67, минимум: 5,25, максимум: 6,01, диапазон: 0,76 - Факт: 5,0
Среднее значение прогноза: 6,02, минимум: 5,68, максимум: 6,39, диапазон: 0,71 - Факт: 5,0
Среднее значение прогноза: 6,35, минимум: 6,11, максимум: 6,52, диапазон: 0,41 - Факт: 7,0
Среднее значение прогноза: 5,21, мин. : 4,85, макс.: 5,68, диапазон: 0,83 - Факт: 5,0
Среднее значение прогноза: 6,53, минимум: 6,35, максимум: 6,64, диапазон: 0,28 — Факт: 6.0
Среднее значение прогноза: 6,3, минимум: 6,05, максимум: 6,47, диапазон: 0,42 - Факт: 6,0
Среднее значение прогноза: 6,44, минимум: 6,19, максимум: 6,59, диапазон: 0,4 - Факт: 7,0
3312 - val_root_mean_squared_error: 4.8297
Эпоха 4/500
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 22,9571 - root_mean_squared_error: 4,7896 - val_loss : 24.4072 - val_root_mean_squared_error: 4.9399
Эпоха 5/500
17/17 [=============================] - 0 с 6 мс/шаг - потеря: 21,4049 - root_mean_squared_error: 4,6245 - val_loss : 21.1895 - val_root_mean_squared_error: 4.6027
...
Эпоха 495/500
17/17 [=============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 0,5799 - root_mean_squared_error: 0,7511 - val_loss : 0,5902 - val_root_mean_squared_error: 0.7572
Эпоха 496/500
17/17 [=============================] - 0 с 6 мс/шаг - потеря: 0,5926 - root_mean_squared_error: 0,7603 - val_loss : 0,5961 - val_root_mean_squared_error: 0,7616
Эпоха 497/500
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 0,5928 - root_mean_squared_error: 0,7595 - val_loss : 0,5916 - val_root_mean_squared_error: 0,7595
Эпоха 498/500
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 0,6115 - root_mean_squared_error: 0,7715 - val_loss : 0,5869 - val_root_mean_squared_error: 0.
7558
Эпоха 499/500
17/17 [=============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 0,6044 - root_mean_squared_error: 0,7673 - val_loss : 0,6007 - val_root_mean_squared_error: 0,7645
Эпоха 500/500
17/17 [=============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 0,5853 - root_mean_squared_error: 0,7550 - val_loss : 0,5999 - val_root_mean_squared_error: 0,7651
Обучение модели завершено.
Поезд RMSE: 0,762
Оценка производительности модели...
Среднеквадратичное отклонение теста: 0,759
Среднее значение прогноза: 5,41, минимум: 5,06, максимум: 5,9, диапазон: 0,84 — Факт: 6.0
Среднее значение прогноза: 6,5, минимум: 6,16, максимум: 6,61, диапазон: 0,44 - Факт: 6,0
Среднее значение прогноза: 5,59, минимум: 4,96, максимум: 6,0, диапазон: 1,04 - Факт: 7,0
Среднее значение прогноза: 5,67, минимум: 5,25, максимум: 6,01, диапазон: 0,76 - Факт: 5,0
Среднее значение прогноза: 6,02, минимум: 5,68, максимум: 6,39, диапазон: 0,71 - Факт: 5,0
Среднее значение прогноза: 6,35, минимум: 6,11, максимум: 6,52, диапазон: 0,41 - Факт: 7,0
Среднее значение прогноза: 5,21, мин.
: 4,85, макс.: 5,68, диапазон: 0,83 - Факт: 5,0
Среднее значение прогноза: 6,53, минимум: 6,35, максимум: 6,64, диапазон: 0,28 — Факт: 6.0
Среднее значение прогноза: 6,3, минимум: 6,05, максимум: 6,47, диапазон: 0,42 - Факт: 6,0
Среднее значение прогноза: 6,44, минимум: 6,19, максимум: 6,59, диапазон: 0,4 - Факт: 7,0
Обратите внимание, что модель, обученная с полным набором обучающих данных, показывает меньший диапазон (неопределенность) в значениях прогноза для одних и тех же входных данных по сравнению с моделью обучены с использованием подмножества обучающего набора данных.
Эксперимент 3: вероятностная байесовская нейронная сеть
На данный момент выходные данные стандартной и байесовской моделей NN, которые мы построили,
детерминированный, то есть производит точечную оценку в качестве прогноза для данного примера.Мы можем создать вероятностную NN, позволив модели выводить распределение.
В этом случае модель также учитывает алеаторическую неопределенность ,
что связано с неустранимым шумом в данных или со стохастическим характером
процесс, генерирующий данные.
В этом примере мы моделируем выходные данные как распределение IndependentNormal ,
с обучаемыми параметрами среднего и дисперсии. Если задача была классификация,
мы бы использовали IndependentBernoulli с бинарными классами и OneHotCategorical с несколькими классами для моделирования распределения выходных данных модели.
по определению create_probablistic_bnn_model (train_size):
входы = create_model_inputs()
функции = keras.layers.concatenate (список (входы. значения ()))
функции = слои.BatchNormalization () (функции)
# Создайте скрытые слои с неопределенностью веса, используя слой DenseVariational.
для юнитов в hidden_units:
функции = tfp.layers.DenseVariational(
единицы = единицы,
make_prior_fn = ранее,
make_posterior_fn = задний,
kl_weight=1 / размер_поезда,
активация = "сигмоид",
)(Особенности)
# Создайте вероятностный вывод (нормальное распределение) и используйте слой «Dense».
# для получения параметров распределения.# Мы устанавливаем unit=2, чтобы узнать как среднее значение, так и дисперсию нормального распределения.
Параметры_распределения = слои.Dense (единицы = 2) (функции)
выходы = tfp.layers.IndependentNormal(1)(distribution_params)
модель = keras.Model (входы = входы, выходы = выходы)
модель возврата
Поскольку выход модели представляет собой распределение, а не точечную оценку, мы используем отрицательное логарифмическое правдоподобие в качестве нашей функции потерь, чтобы вычислить, насколько вероятно увидеть истинные данные (цели) из расчетное распределение, произведенное моделью.
определение отрицательного_логарифмического правдоподобия (цели, оценка_распределения):
return -estimated_distribution.log_prob(цели)
число_эпох = 1000
prob_bnn_model = create_probablistic_bnn_model(train_size)
run_experiment (prob_bnn_model, отрицательное_логарифмическое правдоподобие, train_dataset, test_dataset)
Начать обучение модели. ..
Эпоха 1/1000
17/17 [=============================] - 2 с 36 мс/шаг - потеря: 11,2378 - root_mean_squared_error: 6,6758 - val_loss : 8.5554 - val_root_mean_squared_error: 6.6240
Эпоха 2/1000
17/17 [=============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 11,8285 - root_mean_squared_error: 6,5718 - val_loss : 8.2138 - val_root_mean_squared_error: 6.5256
Эпоха 3/1000
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 8,8566 - root_mean_squared_error: 6,5369 - val_loss : 5,8749 - val_root_mean_squared_error: 6,3394
Эпоха 4/1000
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 7,8191 - root_mean_squared_error: 6,3981 - val_loss : 7.6224 - val_root_mean_squared_error: 6.4473
Эпоха 5/1000
17/17 [=============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 6,2598 - root_mean_squared_error: 6,4613 - val_loss : 5,9415 - val_root_mean_squared_error: 6,3466
...
Эпоха 995/1000
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 1,1323 - root_mean_squared_error: 1,0431 - val_loss : 1. 1553 - val_root_mean_squared_error: 1.1060
Эпоха 996/1000
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 1,1613 - root_mean_squared_error: 1,0686 - val_loss : 1.1554 - val_root_mean_squared_error: 1.0370
Эпоха 997/1000
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 1,1351 - root_mean_squared_error: 1,0628 - val_loss : 1.1472 - val_root_mean_squared_error: 1.0813
Эпоха 998/1000
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 1,1324 - root_mean_squared_error: 1,0858 - val_loss : 1.1527 - val_root_mean_squared_error: 1.0578
Эпоха 999/1000
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 1,1591 - root_mean_squared_error: 1,0801 - val_loss : 1.1483 - val_root_mean_squared_error: 1.0442
Эпоха 1000/1000
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 1,1402 - root_mean_squared_error: 1,0554 - val_loss : 1.1495 - val_root_mean_squared_error: 1.0389
Обучение модели завершено.
Поезд RMSE: 1,068
Оценка производительности модели. ..
Среднеквадратичное отклонение теста: 1,068
..
Эпоха 1/1000
17/17 [=============================] - 2 с 36 мс/шаг - потеря: 11,2378 - root_mean_squared_error: 6,6758 - val_loss : 8.5554 - val_root_mean_squared_error: 6.6240
Эпоха 2/1000
17/17 [=============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 11,8285 - root_mean_squared_error: 6,5718 - val_loss : 8.2138 - val_root_mean_squared_error: 6.5256
Эпоха 3/1000
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 8,8566 - root_mean_squared_error: 6,5369 - val_loss : 5,8749 - val_root_mean_squared_error: 6,3394
Эпоха 4/1000
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 7,8191 - root_mean_squared_error: 6,3981 - val_loss : 7.6224 - val_root_mean_squared_error: 6.4473
Эпоха 5/1000
17/17 [=============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 6,2598 - root_mean_squared_error: 6,4613 - val_loss : 5,9415 - val_root_mean_squared_error: 6,3466
...
Эпоха 995/1000
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 1,1323 - root_mean_squared_error: 1,0431 - val_loss : 1.
1553 - val_root_mean_squared_error: 1.1060
Эпоха 996/1000
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 1,1613 - root_mean_squared_error: 1,0686 - val_loss : 1.1554 - val_root_mean_squared_error: 1.0370
Эпоха 997/1000
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 1,1351 - root_mean_squared_error: 1,0628 - val_loss : 1.1472 - val_root_mean_squared_error: 1.0813
Эпоха 998/1000
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 1,1324 - root_mean_squared_error: 1,0858 - val_loss : 1.1527 - val_root_mean_squared_error: 1.0578
Эпоха 999/1000
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 1,1591 - root_mean_squared_error: 1,0801 - val_loss : 1.1483 - val_root_mean_squared_error: 1.0442
Эпоха 1000/1000
17/17 [==============================] - 0 с 7 мс/шаг - потеря: 1,1402 - root_mean_squared_error: 1,0554 - val_loss : 1.1495 - val_root_mean_squared_error: 1.0389
Обучение модели завершено.
Поезд RMSE: 1,068
Оценка производительности модели.
..
Среднеквадратичное отклонение теста: 1,068
Теперь давайте выведем модель на основе тестовых примеров. Результат теперь представляет собой распределение, и мы можем использовать его среднее значение и дисперсию. для вычисления доверительных интервалов (ДИ) прогноза.
прогнозирование_распределения = prob_bnn_model(примеры)
предсказание_среднее = предсказание_распределения.среднее().numpy().tolist()
предсказание_stdv = предсказание_распределения.stddev().numpy()
# 95% ДИ рассчитывается как среднее значение ± (1,96 * стандартное отклонение)
верхний = (прогноз_среднее + (1,96 * прогноз_стандартное значение)).tolist()
нижний = (предсказание_среднее - (1,96 * предсказание_стандартное значение)).tolist()
предсказание_stdv = предсказание_stdv.tolist ()
для idx в диапазоне (образец):
Распечатать(
f"Среднее значение прогноза: {round(prediction_mean[idx][0], 2)}, "
f"stddev: {раунд(prediction_stdv[idx][0], 2)}, "
f"95% ДИ: [{round(upper[idx][0], 2)} - {round(lower[idx][0], 2)}]"
f" - Факт: {цели[idx]}"
)
Среднее значение прогноза: 5. 29, стандартное отклонение: 0,66, 95% ДИ: [6,58–4,0] — Факт: 6,0
Среднее значение прогноза: 6,49, стандартное отклонение: 0,81, 95% ДИ: [8,08–4,89] — Факт: 6,0
Среднее значение прогноза: 5,85, стандартное отклонение: 0,7, 95% ДИ: [7,22–4,48] — Факт: 7,0
Среднее значение прогноза: 5,59, стандартное отклонение: 0,69, 95% ДИ: [6,95–4,24] — Факт: 5,0
Среднее значение прогноза: 6,37, стандартное отклонение: 0,87, 95% ДИ: [8,07–4,67] — Факт: 5,0
Среднее значение прогноза: 6,34, стандартное отклонение: 0,78, 95% ДИ: [7,87–4,81] — Факт: 7,0
Среднее значение прогноза: 5,14, стандартное отклонение: 0,65, 95% ДИ: [6,4–3,87] — Факт: 5,0
Среднее значение прогноза: 6.49, стандартное отклонение: 0,81, 95% ДИ: [8,09–4,89] — Факт: 6,0
Среднее значение прогноза: 6,25, стандартное отклонение: 0,77, 95% ДИ: [7,76–4,74] — Факт: 6,0
Среднее значение прогноза: 6,39, стандартное отклонение: 0,78, 95% ДИ: [7,92–4,85] — Факт: 7,0
.
29, стандартное отклонение: 0,66, 95% ДИ: [6,58–4,0] — Факт: 6,0
Среднее значение прогноза: 6,49, стандартное отклонение: 0,81, 95% ДИ: [8,08–4,89] — Факт: 6,0
Среднее значение прогноза: 5,85, стандартное отклонение: 0,7, 95% ДИ: [7,22–4,48] — Факт: 7,0
Среднее значение прогноза: 5,59, стандартное отклонение: 0,69, 95% ДИ: [6,95–4,24] — Факт: 5,0
Среднее значение прогноза: 6,37, стандартное отклонение: 0,87, 95% ДИ: [8,07–4,67] — Факт: 5,0
Среднее значение прогноза: 6,34, стандартное отклонение: 0,78, 95% ДИ: [7,87–4,81] — Факт: 7,0
Среднее значение прогноза: 5,14, стандартное отклонение: 0,65, 95% ДИ: [6,4–3,87] — Факт: 5,0
Среднее значение прогноза: 6.49, стандартное отклонение: 0,81, 95% ДИ: [8,09–4,89] — Факт: 6,0
Среднее значение прогноза: 6,25, стандартное отклонение: 0,77, 95% ДИ: [7,76–4,74] — Факт: 6,0
Среднее значение прогноза: 6,39, стандартное отклонение: 0,78, 95% ДИ: [7,92–4,85] — Факт: 7,0
