Шноркель РИФ для УАЗ Буханка
В последнее время самый частый вопрос от наших клиентов звучит примерно так:
– Я хочу купить фаркоп, защитную дугу и пороги вашего производства, нужно ли их вносить как изменения в конструкцию транспортного средства и что мне будет, если меня остановят сотрудники ГИБДД?
Давайте попробуем разобраться нужно или нет?
Единственным документом, подтверждающим соответствие автомобиля требованиям технического регламента Таможенного союза (ТР ТС 018/2011) «О безопасности колесных транспортных средств», принятого Решением Комиссии Таможенного союза от 09.12.2011 г. № 877 (с изменениями) является «Одобрение Типа Транспортного Средства» (далее – ОТТС).
После прохождения всех испытаний и проверок на соответствие требований ТР ТС 018/2011, аккредитованным органом сертификации оформляется ОТТС на определённую марку и модель, данный документ выдается на определённую партию транспортных средств с указанием номеров VIN (**********001 — **************999) и в нем перечислено всё оборудование, одобренное к установке (если не установлено при продаже заводом-изготовителем) и использованию на дорогах общего пользования без оформления внесений изменений в конструкцию транспортного средства.
Пример: автомобиль Pajero Sport III 2019 года выпуска
На странице №6 в приложении находим интересующий перечень одобренного оборудования для данного типа транспортного средства:
Исходя из сведений, указанных в документах выше, автомобиль (входящий в партию, включенных в ОТТС) может использоваться с фаркопом (ТСУ), боковыми подножками, нижними защитами переднего и заднего бамперов. Естественно, что в ОТТС не указан производитель данных конструкций и он может быть любым: главное условие – наличие сертификата/декларации соответствия на выпускаемую продукцию либо наличие документа, подтверждающего отсутствие необходимости оформления сертификата/декларации соответствия.
И вот теперь, задаётся вопрос: где получить сертификат соответствия на купленные в «Pajero Shop» фаркоп, дугу, пороги? Отвечаем: у нас нет сертификата соответствия на продукцию, потому что мы не выпускаем ее серийно, о чем сказано в официально оформленном заключении «ВНИИС»:
Что такое заключение «ВНИИС»? – Ответ поставщику или производителю продукции о том, подлежит ли продукция обязательной сертификации или декларированию, также именуется «отказное письмо».
Данный документ оформляется с учетом требований нормативных документов в рамках действующих технических регламентов Таможенного союза, и свидетельствует о том, что указанная в нём продукция не подлежит обязательному подтверждению соответствия.
Что такое «ВНИИС»? – Всероссийский научно-исследовательский институт сертификации, который как раз и определяет: нужен ли на продукцию сертификат/декларация?
Выводы: чтобы понять, нужно ли Вам вносить изменения в конструкцию транспортного средства на купленные фаркоп, защитную дугу и пороги, требуется:
– посмотреть, что разрешено ставить на Ваш автомобиль;
– скачать ОТТС от Вашего автомобиля и заключение «ВНИИС» (отказное письмо);
– распечатать ОТТС и заключение «ВНИИС»;
– положить в бардачок Вашего автомобиля и общаться с сотрудником ГИБДД языком документов, а не словами: мне чета там показалось 🤣
ПыСы: если Вас не устраивает наше Отказное письмо, то Вы можете скачать любой сертификат на Яндекс.
Картинках и возить его с собой 😉
Детальная памятка о том, как общаться с органами ГИБДД
(первоисточник)
Шноркель для внедорожного тюнинга для УАЗ 452/3909 «Буханка», цена за шт.
Категории …Коллекционные моделиИнструментКраска, химия, материалыМаскиКаталоги, Книги, ЖурналыСборные моделиФототравлениеБоксы и стеллажи Журнальные серииИгрушкиРадиоуправляемые моделиСувенирыConcept CarАвтоспортАэродромная техникаВоенныеКиноМедицинаПожарныеПолицияПочта / mailСпецслужбыСтроительная техникаТакси
Производители
…3D Karton3DF Express3DM78artA-ModelAA ModelsAberAbordageAbrexAbteilung502AcademyACEACMEAD-ModumAdvanced ModelingAFV clubAGMAHC ModelsAIM Fan ModelAiresAirFixAJ ModelAK InteractiveAKhobbyAlanAlangerALARMEAlclad IIALERTEAlex MiniaturesAlezanALFAlmost RealALRAltayaAmercomAmerican DioramaAmerican Heritage ModelsAMG ModelsAmigo ModelsAMKAMLAMMO MIGAmodelAmourAMPAMTAmusing HobbyAnsonAnswerAoshima (DISM)Apex RacingApplywood workshopARK modelsARM.
N.K.DaffiDANmodelsDark Dream StudioDarksideDas WerkDasModelDAYdiecastETCHDeAgostiniDecal ShopDel PradoDenisssModelsDetailCarsDiamondLabelDiapetDickie SpielzeugDie-cast at homeDie-Cast superDifferent ScalesDinky ToysDiOlex ProductionDioparkDioramaTechDiP ModelsDirekt CollectionsDistlerDMA Hue StudioDNADoctor DecalDong GuanDora WingsDorlopDragonDSPIAEDukaseDUPLI COLORDVCEaglemossEasy ModelEbbroEco-Wood-ArtEdison GiocattoliEdmon StudioEduardEidolon Make-UpELFEligorEmanEMC ModelsEmekERAERTLESCIEsval ModelsEUREKA XXLEvergreen (USA)EVR-miniEWAExcelExotoEXPRESSO WINGSEXTRA MODELExtratechFalcon ModelsFallerFantasy WarriorFeelin_3dFengdaFigutecFine MoldsFinMilModelsFirst 43 ModelsFirst ResponseFirst to FightFLAGMANFlyFly Car ModelFlyHawk ModelForces of ValorFore HobbyFormat72Forward-68FoxtoysFranklin MintFranzisFreedom ModelsFriulmodelFrom JapanFrontiartFUGU_GARAGEFujimi MokeiFury ModelsGAMAGarageGarbuz modelsGartexGE ModelsGearboxGecko-ModelsGeminiJetsGems & CobwebsGENUINE FORD PARTSGIMGinafGK Racer SeriesGlencoe modelsGLMGMP / ACMEGMU ModelGold Medal ModelsGoldvargGorky ModelsGP ReplicasGPMGreat Wall HobbyGreen Stuff WorldGreenlightGroup MastersGT AutosGT SpiritGTI CollectionGuiloyGuisvalGunTower ModelsHachetteHADmodelsHalinskiHarder_SteenbeckHartoy Inc.
лабМОДЕЛИСТМоделстройМодель-СервисМодельхимпродуктМоя модельМР СТУДИЯНаш АвтопромНаши ГрузовикиНаши ТанкиОгонекОтВинтаПАО КАМАЗПетроградъПетроградъ и S_BПламенный моторПланета ПатворковПобедаПрапорПрестиж КоллекцияПромтракторПТВ СибирьПУЗЫРЁВЪРетроЛабРусская миниатюраРучная работаСарлабСВ-МодельСделано в СССРСергеевСибртехСМУ-23.SСоветский Автобус (СОВА)СолдатикиСоюзМакетСПБМСТАРТ 43Студия КАНСтудия КолесоСтудия МАЛСтудия ОфицерТанкоградТАРАНТемэксТехнологТехноПаркТри А СтудиоТри БогатыряТРЭКСУральский СоколФарфоровая МануфактураФинокоХерсон-МоделсЦейхгаузЧЕТРАЭ.В.М.ЭкипажЭлеконЭскадраЮный коллекционер
Марки моделей …AbarthACAcuraADLERAECAGUSTAWESTLANDALFA ROMEOALPHA TAURIALPINE ALVISAMCAMERICAN LaFranceAMPHICARArmstrongAROArrowsARTEGAASCARIASTON MARTINAUBURNAUDIAURUSAUSTINAustro DaimlerAUTO UNION AutobianchiAVIAAWZBACBARKASBarreirosBATMOBILEBEDFORDBEIJINGBenelliBENETTONBENTLEYBERLIETBERNARDBESTURNBIANCHIBIZZARINIBLUEBIRDBMWBobcatBORGWARDBRABHAMBrawner-HawkBRISTOLBRMBROSSELBUCCIALIBUFFALOBUGATTIBUICKBussingBWTCADILLACCAPAROCASECATERHAMChanganChangheCHAPARRALCHAUSSONCHECKERCHEETAHCHEVROLETCHEVRONCHRYSLERCISITALIACITROENCOBRACOMMERCooperCOPERSUCARCORDCORVETTE CORVIAR MONZACsepelDACIADaewooDAFDAIHATSUDAIMLERDALLARADATSUNDE DION BOUTONDe SotoDE TOMASODELAGEDELAHAYEDeLOREANDENNISDerwaysDESOTODEUTZ DevonDIAMONDDIXIDKWDODGEDongfengDONKERVOORTDUBONNETDUCATIDUESENBERGDYNAPACEAGLEEBROEDSELEMWENVISIONFACEL-VEGAFAWFENDTFERRARIFIATFORDFORDSONFOTONFRAMOFREIGHTLINERFSOFWDGINAFGMCGOGGOMOBILGOLIATHGORDONGRAHAMGREAT WALLGreyhoundGUMPERTHAMMHANOMAGHARLEY DAVIDSONHEALEYHENSCHELHindustan HINOHISPANO SUIZAHITACHIHOLDENHONDAHORCHHOTCHKISSHUDSONHUMBERHUMMERHYUNDAIIAMEIFAIKARUSIMPERIALINFINITIINGINNOCENTIINTERNATIONALINVICTAIRISBUSISOISOTTA FraschiniISUZUIVECOJAGUARJAWAJEEPJELCZJENSENKAISERKalmarKAWASAKIKENWORTHKIAKOENIGSEGG KOMATSUKRAMERKRUPPKTMLA SALLELAGONDALAMBORGHINILANCIALAND ROVERLANDINILanzLatilLaurin & KlementLaverdaLDSLEXUSLEYATLEYLANDLEYTONLIAZLIEBHERRLIGIERLINCOLNLISTERLLOYDLOCOMOBILELOLALORENZ & RANKLLORRAINE-DIETRICHLOTECLOTUSLUBLINLYKANMACKMAD MAXMAGIRUSMANMARCHMARMONMARUSSIA-VIRGINMASERATIMASSEY MATRAMAVERICKMAXIMMAYBACHMAZDAMAZZANTIMCAMcLARENMEGAMELKUSMERCEDES-BENZMERCERMERCURYMESSERSCHMITTMGBMIGMIKRUSMINARDIMINERVAMINIMIRAGEMITSUBISHIMONICAMORETTIMORGANMORRISMOTO GUZZIMULTICARMVMZNASH AMBASSADORNEOPLANNEW HOLLANDNISSANNIVA CHEVROLETNOBLENORMANSUNYSAOLDSMOBILE OLTCITOM LEONCINOOPELOPTIMASORECAOscaPACKARDPAGANIPanhardPANOZPANTHERPEGASOPESCAROLOPETERBILTPEUGEOTPHANOMEN PIERCE ArrowPLYMOUTHPOLONEZPONTIACPORSCHEPRAGAPRIMAPRINCE PUMARAMRAMBLERRED BULLRENAULTRoburROCARROLLS-ROYCEROSENBAUERROSENGARTROVERRUFSAABSACHSENRINGSALEENSALMSONSAMSUNGSANSANDEROSATURNSAUBERSaurerSAVASAVIEM SCAMMELSCANIASCIONScuderiaSEAGRAVESEATSETRASHADOWSHANGHAISHELBYSIMCASIMPLEXSIMSONSINPARSKODASMARTSOMUASoueastSPYKERSSANG YONGSSCSTANLEYSTARSTEYRSTUDEBAKERSTUTZSUBARUSUNBEAMSUZUKISYRENATALBOTTARPANTATATATRATEMPOTESLATHOMASTolemanTOYOACETOYOPETTOYOTATRABANT TRIUMPHTUCKERTUKTVRTYRRELLUMMUNICVan HoolVANWALLVAUXHALLVECTORVELOREXVENTURIVERITASVESPAVincentVOISINVOLKSWAGENVOLVOWANDERERWARSZAWAWARTBURGWESTERN STARWHITEWIESMANNWILLEMEWILLIAMSWillysYAMAHAYOSHIMURAYUGOZAGATOZASTAVAZUKZUNDAPPZunderZYTEKАМОБЕЛАЗВИСВНИИТЭ-ПТВолжскийГорькийЕрАЗЗАЗЗИLЗИSЗИМЗИУИЖКАЗКамскийКИМКРАЗКубаньКурганскийЛАЗЛенинградЛикинскийЛуаЗМинскийМоАЗМОСКВИЧМТБМТЗНАМИНАТИОДАЗПавловскийПЕТРОВИЧПУЗЫРЁВЪРАФРУССО-БАЛТСаранскийСемАРСМЗСТАРТТАРТУУАЗУралЗИSУральскийЧЕТРАЧМЗАПЯАЗЯТБ
Типы товаров
.
..ДекалиЗапчасти, аксессуарыЭлементы диорамАвиацияВоенная техникаВодный транспортЖ/Д транспортАвтобусВнедорожник / КроссоверГрузовикКемперГужевая повозкаЛегковой автомобильМикроавтобус / ФургонМотоциклПикапПрицепыТракторы, комбайныТроллейбусФигурки
Масштаб …1:11:21:31:41:51:61:81:91:101:121:141:161:181:201:211:221:241:251:261:271:281:291:301:321:331:341:351:361:371:381:391:401:421:431:441:451:461:471:481:501:511:521:531:541:551:561:571:581:601:641:661:681:691:701:721:751:761:801:831:871:901:951:961:1001:1031:1081:1101:1121:1201:1211:1251:1261:1301:1421:1441:1451:1481:1501:1601:2001:2201:2251:2501:2851:2881:3001:3501:3901:4001:4261:4501:5001:5301:5351:5501:5701:6001:7001:7201:8001:10001:11001:12001:12501:15001:20001:25001:27001:3000
СброситьНайтиДля рыбы найти хлебные крошки означает сбиться с пути
Во многих местах для подводного плавания и дайвинга по всему миру, в том числе на Островах Кука, туроператоры приманивают воду хлебом, чтобы привлечь рыбу.
Фото Sergi Reboredo / Alamy Stock Photo
Новое исследование, проведенное на островах Кука, предполагает, что наживка в местах для подводного плавания изменяет поведение рыб и разрушает рифовые экосистемы.
Автор:
к Мара Джонсон-ГроКоличество слов
21 августа 2020 г. | 500 слов, около 2 минутЭтой истории больше 2 года .
Поделиться этой статьей
Поделись этим:
- Поделиться на флипборде
- Поделиться на Facebook
- Поделиться в Твиттере
Копия основной части статьи
Подводные крошки ведут ученых к новому пониманию того, как экотуризм может повлиять на морские экосистемы.
Туристические операторы по всему миру обычно приманивают места для подводного плавания и дайвинга кусочками хлеба, чтобы привлечь рыбу, что улучшает впечатления туристов и прибыль операторов.
Однако, согласно новому исследованию, проведенному на Островах Кука, такая тактика на самом деле меняет поведение рыбы.
На двух коралловых рифах, популярных среди любителей подводного плавания, исследователи изучили, какие рыбы плавали до, во время и после того, как они крошат над водой буханку хлеба. После кормления они обнаружили, что в целом рыбы стало больше, но меньше видов. Только четверть рыб — в основном плотоядные и всеядные виды — на самом деле ели хлеб.
Засев рифа, однако, повредил более мелким травоядным рыбам. Всплеск активности вызвал «все эти беспорядки в их среде», — говорит Натали Принц, докторант Университета Вайкато в Новой Зеландии и ведущий автор исследования.
Хлеб спровоцировал голодное безумие, которое временно создало то, что экологи называют «пейзажем страха». Поскольку рыбы, которые интересовались едой, как правило, были хищниками, это отпугивало более мелких травоядных рыб, которые не хотели становиться мишенями после того, как хлеб закончился.
Ландшафт страха, вызванный хлебом, также нарушил естественную добычу пищи специализированными кормушками, такими как осетровые, виды, имеющие ключевое значение для поддержания здоровья рифов, которые сдерживаются в многолюдных средах.
Исследователи считают, что травля может иметь и другие долгосрочные последствия для рифа. Кормление рыб вне их естественного рациона может изменить состав и распределение их экскрементов, что может негативно сказаться на росте кораллов на морском дне.
На коралловых рифах «все зависит от всего остального», — говорит Даниэль Диксон, морской ученый из Делавэрского университета, не участвовавшая в исследованиях. «Крошечные изменения могут иметь огромные последствия».
Ранее исследования показали, что кормление крупных морских млекопитающих изменяет их поведение, здоровье, размер популяции и характер миграции. Меры по запрету искусственного вскармливания были приняты во всем мире, но они часто упускают из виду более мелких животных, таких как птицы и рыбы.
Исследователи также изучили, что туристы думают о практике кормления туроператоров. Все участники туров сказали, что они по-прежнему наслаждались бы своим опытом без искусственного вскармливания, предполагая, что ограничение деятельности может не повредить индустрии туризма. Конечно, говорит Принц, трудно сказать, чувствовали бы себя туристы так же, если бы у них не было успешного тура с большим количеством рыбы.
По словам Диксона, существует множество хорошо изученных альтернатив для увеличения численности рыбы, не зависящих от искусственной наживки, таких как сокращение местного рыболовства, улучшение прибрежной растительности, создание морских охраняемых территорий и ограничение использования загрязняющих солнцезащитных средств. Принц говорит, что даже кормление рыб реже или более натуральными продуктами, такими как рыбные отходы или кормовые гранулы, может смягчить некоторые непредвиденные последствия.
В конечном счете, такие маленькие шаги могут иметь большое значение, говорит Принц.
«Я думаю, что глобальный туризм может медленно, но верно стать намного более устойчивым».
Нижний и нижний колонтитул статьи
Поделитесь этой статьей в социальных сетях
Подпишитесь на еженедельную рассылку новостей
Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку
Биография автора
Мара Джонсон-Гро — независимый научный писатель и фотограф, которая пишет обо всем, что есть под солнцем, и даже о том, что за его пределами. Она является научным писателем НАСА, и ее работы также были представлены в таких публикациях, как 9.0064 Scientific American , Arctic Deeply , Muse и Backpacker . Джонсон-Гро влюбился в океан, когда жил на Западном побережье, и его часто можно встретить на байдарках, занимающихся серфингом или вообще резвящихся на волнах.
Теги
Тема:
- Живые существа
Географический регион:
- Океания
Океанографический регион:
- Тихий океан
Виды:
- Рыба
Научная область/дисциплина:
- Биология,
- Зоология
Цитировать эту статью:
Процитировать эту статью: Мара Джонсон-Грох «Для рыб найти хлебные крошки означает сбиться с пути», Журнал Hakai , 21 августа 2020 г., по состоянию на 6 июня 2023 г., https://hakaimagazine.com/news/for-fish-finding-bread-crumbs-means-losing-their-way/.
Slice-based Learning · Трубка
Vincent S.
Chen, Sen Wu, Zhenzhen Weng, Alexander Ratner, Christopher Ré
17 сентября 2019 г.
Мы представляем обучение на основе срезов , модель программирования для повышения производительности на критических для приложения подмножествах данных или срезах. В частности, мы сосредоточимся на 1) интуитивно понятном интерфейсе для идентификации таких слайсов и 2) описании подхода к моделированию для повышения производительности слайсов, который не зависит от базовой архитектуры. Мы рассматриваем эту работу в контексте нового класса моделей программирования 9.0124 1 — обучение на основе срезов — это парадигма, стоящая над традиционными подходами к моделированию в системах машинного обучения.
В дикой природе… обучение на основе срезов развернут в производственных системах Apple и использовался для достижения современного качества в тесте SuperGLUE, наборе задач понимания естественного языка.
NEWS : Работа была представлена на NeurIPS 2019— пожалуйста, ознакомьтесь с нашей полной статьей здесь!
Обзор
В приложениях машинного обучения некоторые предсказания модели важнее других — подмножество наших данных может соответствовать критически важным для безопасности настройкам в задаче автономного вождения (например, обнаружение велосипедистов) или критическим, но редко встречающимся демографическим данным здравоохранения. (например, молодые пациенты с некоторыми видами рака). Тем не менее, цели обучения часто настраиваются для оптимизации общих показателей качества, которые, как правило, равны 9.0064 крупнозернистый . В дополнение к общей производительности, мы хотели бы отслеживать и улучшать производительность мелкозернистой модели на критически важных подмножествах приложений, которые мы называем срезами .
(a) Распределение данных содержит критические срезы данных, которые представляют небольшую часть набора данных.
(b) Стандартная модель не может правильно смоделировать нарушенную границу для срезов (в противном случае граница решения является линейной) (c) Эвристически ориентируясь на эти подмножества с помощью функций срезов, (d) пользователь может улучшить производительность модели на этих срезах.
Мы обсудим две проблемы высокого уровня, связанные с производительностью слайсов в практических приложениях:
- Определение слайсов для детального мониторинга производительности
- Повышение производительности модели на критических срезах данных
Задача: определение срезов для
мелкозернистого мониторинга производительности В развертываниях машинного обучения мониторинг метрик на срезах детализированных данных является важным рабочим процессом — эти метрики часто привязаны к целям продукта (например, обслуживание пользователей в географического региона) или целей безопасности (например, автономное вождение в ночное время).
Кроме того, срезы являются динамическими, поскольку смещение распределения данных или целей приложения вызовет различные потребности в мониторинге. В результате эффективный конвейер машинного обучения должен поддерживать итеративную спецификацию и оценку таких динамических срезов.
Однако на практике срезы трудно указать точно. Эксперты в предметной области или специалисты-практики могут интуитивно понимать природу среза (часто в результате анализа ошибок), но перевод этого в точное, понятное для машины описание может быть сложным, например. «кусок данных, который содержит желтый сигнал светофора в сумерках». В результате мы обращаемся к эвристическим методам определения срезов.
Эвристически определенные слайсы как слабый контроль
Мы используем ключевую программную абстракцию, функцию слайсинга (SF), в качестве эффективного и интуитивно понятного интерфейса для определения слайсов.
Разработчик указывает функции нарезки (SF) как слабый контроль, например.
в виде эвристических шаблонов или с помощью готовых инструментов.
SF можно рассматривать как простую функцию черного ящика, которая принимает в качестве входных данных точку данных и выводит двоичный индикатор, указывающий, принадлежит ли точка данных определенному срезу. SF могут быть выражены в различных формах, от правил на основе шаблонов до оболочек для готовых классификаторов. В частности, SF могут быть определены эвристически или с помощью шума; их можно рассматривать как форму слабого надзора 2 для программного (и зашумленного) указания интересующих подмножеств данных.
*Примечание. Те, кто знаком с парадигмой Snorkel, могут заметить, что функции слайсинга имеют тот же синтаксис, что и функции маркировки! Ключевые отличия: 1) LF выводит метки класса, а SF выводит двоичный индикатор, и 2) один SF сопоставляется с одним срезом, тогда как несколько функций маркировки часто могут указывать одну и ту же метку.
От необслуживаемых функций нарезки (SF) к обслуживаемым моделям
Мы отмечаем, что SF могут включать в себя определенные метаданные или предварительно обученные модели — это мультимодальные источники контроля (например, текстовые отчеты для МРТ) или предварительно обученные классификаторы с неэффективным использованием памяти (готовые классификаторы).
Мы называем эти ресурсы необслуживаемыми 3 — они доступны во время автономного обучения, но недоступны при развертывании модели. В результате ключевое допущение нашего подхода состоит в том, что выхода SF недоступны во время логического вывода 9.0065 — для представления этих выходных данных наш подход должен будет изучить веса, которые можно передать в обслуживаемую модель .
SF для мониторинга наборов динамических данных
В конечном счете, SF служат эффективным интерфейсом для указания важных подмножеств для мониторинга — они интуитивно понятны для специалистов-практиков и гибки для целевого распределения динамических данных. Учитывая эту абстракцию, мы теперь обсудим наш подход к моделированию для , улучшающий производительность среза , который устойчив к зашумленным выходным сигналам SF.
Задача: повышение производительности модели на критических срезах данных
Теперь, когда у нас есть метод определения срезов, мы хотели бы улучшить производительность модели на этих срезах.
Мы описываем базовые подходы к моделированию и их ограничения, прежде чем описывать наш подход, основанный на внимании.
Повышение производительности модели с помощью обучения представлению
Mixture of Experts обучает несколько «экспертов по срезам» и объединяет их выходные данные с помощью слоя стробирования.В одном интуитивном подходе мы создаем отдельную экспертную модель для каждого среза — каждая модель обучается только на примерах, принадлежащих срезу. Чтобы получить один прогноз при выводе, мы обучаем смесь экспертов (MoE) — шлюзовая сеть, которая решает, как разумно комбинировать прогнозы экспертов. Однако из-за растущего размера моделей машинного обучения этот подход может потребовать обучения и развертывания сотен больших моделей — по одной на каждый срез. Следовательно, производительность этого подхода во время выполнения быстро становится несостоятельной при масштабировании.
Многозадачное обучение для параметрически эффективных представлений
Мы моделируем срезы как «экспертные задачи» и полагаемся на совместное использование жестких параметров для улучшения представления.
Нам нужен подход, который более эффективен с точки зрения параметров. Отметим, что каждый эксперт выполняет одну и ту же задачу (например, классификацию изображений), только на разных подмножествах данных. В результате мы, вероятно, сможем поделиться параметрами!
В стиле многозадачного обучения, 4 , мы могли бы вместо этого сформулировать экспертов слайсов как головы задач для конкретных слайсов, полученные посредством жесткого совместного использования параметров. 4 Эти задачи на срезах будут изучаться поверх общей архитектуры нейронной сети, которую мы называем магистралью. Используя магистраль в качестве общего представления, мы значительно сокращаем количество параметров по сравнению с MoE. Для справки, добавление одного фрагмента к BERT-большая модель (с параметрами 340M) приведет к увеличению параметров примерно на 0,6%, тогда как для MoE один срез будет стоить увеличение количества параметров на 100%!
Несмотря на представление с эффективным использованием параметров, подход к совместному использованию жесткого параметра опирается исключительно на смещение представления 5 от различных задач среза для улучшения общего представления в архитектуре магистрали.
По мере увеличения количества слайсов мы можем в конечном итоге ухудшить производительность на существующих слайсах или в целом. Следовательно, практикам приходится вручную настраивать веса для каждой задачи (например, с помощью множителей потерь) — этот процесс становится неэффективным в масштабе!
Технические проблемы обучения на основе срезов
Несмотря на то, что вышеупомянутые подходы могут работать в условиях с ограниченным количеством срезов, они не масштабируются с реалистичными практическими рабочими процессами, когда для целей мониторинга могут потребоваться десятки или даже сотни срезов. . Мы используем интуицию этих подходов, чтобы наметить и решить следующие ключевые проблемы:
- Борьба с шумом : SF определены как слабый надзор; модель должна быть устойчива к шумным выходным сигналам SF.
- Масштабируемость : По мере того, как мы добавляем в модель больше срезов, мы должны поддерживать представление с эффективными параметрами (в отличие от создания нескольких копий больших моделей).
- Стабильное улучшение модели : По мере масштабирования количества слайсов мы не хотим ухудшать производительность на существующих слайсах или в целом — бесплатного обеда не бывает!
Нарезка модулей остаточного внимания (SRAM)
Имея в виду эти проблемы, мы подчеркиваем интуицию высокого уровня для нашего подхода: мы хотели бы обучить стандартную модель прогнозирования, которую мы называем базовой задачей. Для каждого среза мы инициализируем веса, ответвляющиеся от общих параметров в архитектуре магистрали — эти веса служат «экспертным представлением», обученным на основе соответствующих выходных данных SF. Используя механизм внимания , мы объединяем эти экспертные представления в 9Представление 0064 с учетом среза , из которого мы можем сделать окончательный прогноз!
Архитектура обучения на основе срезов.
В частности, мы вводим понятие модуля остаточного внимания среза, который моделирует остаточное между базовой задачей и представлениями среза. Он состоит из следующих компонентов:
- (a) Магистраль : Любая архитектура нейронной сети (например, новейший преобразователь для текста, CNN для изображений), которая будет использоваться для сопоставления входных данных с некоторым общим представлением в скрытом пространстве.
- (b) Головки индикаторов срезов : Для каждого среза мы изучаем «индикаторную задачу» из магистрали — цель этой головки задачи — изучить выходные данные соответствующей SF.
- (c) Представления, специфичные для слайсов : Для каждого слайса мы изучаем «экспертные функции», которые мы называем представлением, специфичным для слайса, которое ответвляется от основного представления. Для каждого представления мы распространяем потери обратно только для примеров, принадлежащих срезу.
- (d) Совместно используемая головка предсказания слайса : Общая головка предсказания слайса используется для обучения специфичных для слайса представлений. Мы используем общую прогнозирующую головку, чтобы гарантировать согласованное объединение выходных данных экспертных головок.
- (e) Представление с учетом среза : Мы используем поэлементное произведение выходных данных индикатора среза и достоверности предсказания головы в качестве весовых коэффициентов внимания для повторного взвешивания представлений, специфичных для среза, в представление с учетом среза. Этот механизм внимания устойчив к зашумленным SF: если индикаторы среза или задачи прогнозирования делают неуверенные прогнозы, он будет уменьшать вес соответствующего представления.
- (f) Головка предсказания : Используя представление с учетом среза в виде набора признаков, окончательная головка предсказания используется для вывода предсказаний модели в базовой задаче.
Дальнейшие эксперименты и уточнения по архитектуре см. в нашем техническом документе.
Выводы
Мы представляем интуитивно понятную программную абстракцию, функцию среза , предназначенную для специалистов-практиков, позволяющих отслеживать детализированную производительность критически важных для приложения подмножеств данных. Затем мы опишем подход к моделированию с эффективным использованием параметров, в котором используются функции слайсинга для повышения производительности слайсов с использованием любой базовой архитектуры.
Будущая работа
Мы рады будущей работе, основанной на эффективных интерфейсах и подходах к моделированию для обучения на основе срезов . В более широком контексте слабой литературы по надзору мы представляем программный надзор за моделью , где функция среза является жизнеспособным интерфейсом для улучшения производительности модели.
Ресурсы
- Учебник : Учебник для обучения на основе срезов с использованием набора данных спама
- Код : Наша реализация с открытым исходным кодом в Snorkel .
- Документ : Полная версия нашего документа (будет опубликована в NeurIPS 2019), для более подробной информации!
- Производственное развертывание : как обучение на основе срезов используется в производственной системе машинного обучения Apple, Overton
- Передовой опыт в тесте SuperGLUE : Учебное пособие о том, как срезы использовались для получения передовых результатов в тесте SuperGLUE .
Благодарности
Авторы хотели бы поблагодарить Брейдена Хэнкока, Фэн Ню и Чарльза Срисувананукорна за многочисленные полезные обсуждения, тесты и сотрудничество в ходе разработки обучения на основе срезов!
Каталожные номера
-
А. Карпаты. 2017. ПО 2.0.. ↩
-
Алекс Ратнер, Стивен Бах, Парома Варма, Крис Рэ. 2017. Обзор слабого надзора. ↩
-
Алекс Ратнер, Кассандра Ся.
