Отсев — это что такое: определение и виды отсева – это что такое: определение и виды термина

София Орлова

Отсев – продукт дробления щебня, благодаря невысокой цене широко используемый в строительной отрасли и других сферах

Отсев – прекрасное соотношение цены и качества для широкого применения

Отсев это мелкофракционный природный строительный материал, получаемый во время процесса дробления горных пород. Этим термином обозначают отсев щебня. Популярность обусловлена популярностью в строительной сфере, других отраслях и ценой – она вдвое ниже, чем у гранитного, известкового и гравийного щебня, поскольку это – вторичное сырье. Размеры крупиц не превышают 5 мм, и внешне похожи на крупнофракционный песок.

Получение сырья

Когда происходит дробление камней и породы, остаются отходы в виде мелкой крошки – отсев. Его количество может достигать 40% от веса камней, отправленных в дробилку, но треть составляет пыль.

Характерный для отсева цвет – оттенки розового и серого, желтизна – признак глинистых примесей, нежелательных для продукта. Чтобы повысить качество, при производстве его нередко избавляют от пыли, для чего промывают или погружают в специальные обеспыливающие установки. После такой процедуры расширяется сфера применения, но повышается стоимость. Мелкофракционный отсев можно обогатить, смешав со щебнем размером от 5 мм. Такая смесь нужна для замены крупного щебня, когда возникает необходимость в прочном наполнителе для бетона.

Сфера применения и назначение

Отсев используется в строительстве для замеса бетона. С его помощью укладывают фундаменты, производят железобетонные изделия и бетонные конструкции, для которых характерна большая масса.

Основная масса сырья используется при прокладке и ремонте уличных покрытий пешеходных и проезжих частей. Не менее популярно применения в декоративных целях – декорировании садов, парков, приусадебных зон (отсевом посыпают дорожки и клумбы). Также им покрывают спортивные и детские площадки.

Еще такое сырье применяется для:

• фильтрации воды;
• производства керамики;
• создания декоративных отделочных плиток;
• растворов для стеновых панелей;
• посыпания льда в зимнее время.

Для декоративных, строительных, производственных целей используются отсев разных размеров, цветов, качества. Это позволяет сэкономить на дорогом строительном сырье и отделочных материалах.

Отсев используется разных размеров, цветов, качества

Какие параметры определяют качество

Несмотря на то, что отсев – это вторсырье, его качество имеет решающее значение. Определение происходит по нескольким критериям, главными выступают прочность, фракция, плотность. Такие характеристики общие для всех разновидностей отсева щебня:

• он водонепроницаемый;
• отличается устойчивостью к условиям внешней среды;
• выдерживает низкие температуры, морозоустойчив;
• прочность, износоустойчивость;
• в 1 м3 умещается 1,5 т в неуплотненном состоянии.

Также качество определяют по наличию примесей, плоских и игольчатых зерен, и безопасности для человека.

Важным критерием считается лещадность. Это физическая характеристика, определяющая, сколько в отсеве содержится частиц игольчатой и плоской формы. Измеряется в процентах, чем больше таких зерен, тем ниже качество.

Игольчатые частицы отличаются длиной, втрое превышающей ширину, а толщина пластинчатых меньше длины в три раза.

Высший сорт отсева, содержащий до 10% слишком длинных и плоских зерен, подходит для отделочных работ, наполнения бетона. Низкие сорта на половину состоят из них.

Основные виды

Виды отсева различают по фракции и составу породы, из которой он получен. Размеры разнятся от 2 мм до 5 мм (крошка), отдельно выделяют типы смесей с наличием пыли. По составу выделяют три вида:

• гранитный;
• известковый;
• гравийный.

Гранитный отсев востребован при заливке бетона и для других целей. У него меньше всего пылевых, глинистых примесей, органические – отсутствуют. Можно плотно утрамбовывать, поэтому продукт дробления гранита используется для прочных конструкций из бетона. Хороший материал для укладки дорог.

Полученное из гравия сырье отличается размерами от 0,1 до 5 мм, содержит примеси глины, бывают органические компоненты. Применяется для украшения клумб, изготовления покрытия для площадок (спортивных, детских), парковых дорожек. Известковый – крупнейший вид отсева, крупицы составляют 2-5 мм. Используется для производства облицовочных материалов, посыпают улицы в гололед. В составе много примесей, поэтому подходит для удобрений в сельском хозяйстве.

Отсев или как правильно его использовать

Статьи

Главная




Статьи




Применение отсева: основные особенности

Во время строительства возникает целый набор статей расходов, некоторых из которых можно избежать. Насколько конструктивной является экономия при выполнении строительных работ, заранее сказать трудно – нужно рассматривать каждый случай в отдельности. Из данного обзора вы узнаете о том, как можно немного «поиграть» с бетонной смесью, чтобы снизить ее стоимость.

Отсев вместо щебня – можно или нет

Одной из главных составляющих бетонной смеси является щебень – именно он обеспечивает финишному раствору максимальную прочность, снижает риски усадки, степень ползучести. Отсев щебня стоит дешевле камня крупных фракций, поэтому у частных строителей часто возникает соблазн заменить одно другим. Насколько это целесообразно, можно сказать только, зная особенности конкретного объекта – при возведении легкого фундамента под барбекю площадку, беседку можно пойти на небольшую хитрость, для капитальных сооружений требуется максимально прочное основание. Недорого купить отсев 0-10 вы можете на сайте sheb72.ru – данная фракция является универсальной и идеально подходит для замешивания цемента.

Можно ли при строительстве малых форм полностью заменять щебень отсевом? Однозначно нет – если вы, конечно, не хотите рисковать прочностью готовой конструкции. Соблюдайте пропорции – на щебень 5-20 должно приходиться минимум 50-60% раствора. Другая возможная хитрость – замена отсевом песка. Если вы все сделаете правильно, на прочности беседки это никак не скажется, а деньги вы сэкономите. Заменить отсевом можно до трех частей песка и двух частей щебня. Главный минус данного подхода – солидные суммы он вам поможет сэкономить разве что при реализации крупных проектов. Для строительства жилых домов вам все равно придется купить щебень – только этот материал способен обеспечить основе достаточную прочность и не будет поддаваться разрушительному влиянию грунтовых, талых вод.

Заказать

Заказать

Заказать

Другие способы применения отсева

Отсев можно использовать в ходе благоустройства прилегающих к дому территорий. В летнее время года материал выполняет декоративные функции – им присыпают дорожки, клумбы и другие ландшафтные композиции. Цена отсева совсем невысокая, а простор для творчества большой. Чтобы создавать объемные интересные фигуры, камушки окрашивают в разные цвета. В зимние месяцы отсев может выполнять роль антигололеда – к слову, экологичного, эффективного и доступного по цене.

Отсев имеет совсем невысокую стоимость за счет низкозатратного производства – технические базы не нужны вообще. Главной задачей для предприятия является поиск места для складирования мелких фракций, осколков щебня. Качество «неликвид» имеет высокое, токсичных примесей не содержит, поэтому можете смело использовать его для выполнения разных работ. Доставка отсева компанией «БЕТОНСТРОЙ» осуществляется во все районы Тюмени и пригород.

Для сбора информации технического характера мы используем файлы Cookie
В том числе, мы обрабатываем Ваш IP-адрес, для определения региона местоположения.
Политика конфиденциальности

Разработка и поддержка
«Ситис»

Почему Dropout так эффективен в Deep Neural Network?

Data Science, Deep Learning

Dropout — простой способ уменьшить количество зависимостей в Deep Neural Network

Photo by Alina Grubnyak on Unsplash

отсева, как работает метод отсева в глубоком обучении и каковы эффективные способы использования отсева в глубоком обучении и как реализовать отсев в глубокой нейронной сети?

Dropout означает выпадение единиц, которые скрыты и заметны в нейронной сети. Dropout — невероятно популярный метод преодоления переобучения в нейронных сетях.

Фреймворк Deep Learning теперь становится все более глубоким. С этими большими сетями мы можем добиться большей точности предсказания. Однако несколько лет назад это было не так. У Deep Learning была проблема с переоснащением.

В этот момент, примерно в 2012 году, Хинтон предложил идею Dropout в своей статье путем случайного исключения подмножеств функций на каждой итерации процедуры обучения. Эта концепция произвела революцию в области глубокого обучения. Значительная часть достижений, которые мы имеем с Deep Learning, приписывается Dropout.

Photo by Clarisse Croset on Unsplash

До Dropout важной областью исследований была регуляризация . Внедрение методов регуляризации в нейронных сетях, например штрафов за вес L1 и L2, началось с середины 2000-х годов. Тем не менее, эти регуляризации не полностью решили проблему переобучения.

Вейджер и др. в их статье 2013 года регуляризация отсева была лучше, чем L2-регуляризация для изучения весов для функций.

Dropout — это метод, при котором во время обучения отбрасываются случайно выбранные нейроны. Они «выпадают» произвольно. Это означает, что их вклад в активацию нижестоящих нейронов временно удаляется при прямом проходе, и никакие весовые обновления не применяются к нейрону при обратном проходе.

Вы можете себе представить, что если нейроны случайно выпадут из сети во время обучения, этот другой нейрон должен будет вмешаться и обработать изображение, необходимое для прогнозирования отсутствующих нейронов. Считается, что это приводит к тому, что сеть изучает различные независимые внутренние представления.

Несмотря на то, что отсев оказался исключительно успешным методом, причины его успеха еще недостаточно изучены на теоретическом уровне.

Источник: собственная работа

Мы видим стандартный проход прямой связи: веса умножают входные данные, добавляют смещение и передают его функции активации. Второе расположение уравнений поясняет, как это будет выглядеть, если мы введем отсев:

• Генерируем маску отсева: Бернуллиевские случайные величины (пример 1.0*(np.random.random((size))>p)
• Используйте маску на входах, отключив некоторые нейроны.
• Используйте этот новый слой для умножения весов и добавления смещения
• Наконец, используйте функцию активации.

Все веса распределяются по потенциально экспоненциальному числу сетей, и во время обратного распространения будут обновляться только веса «утонченной сети».

● Согласно (Srivastava, 2013) Dropout, нейронные сети можно обучать вместе со стохастическим градиентным спуском. Отсев выполняется независимо для каждого обучающего случая в каждом мини-пакете. Dropout можно использовать с любой функцией активации, и их эксперименты с логистическими, тангенциальными и выпрямленными линейными единицами дали сопоставимые результаты, однако потребовалось разное время обучения, а выпрямленные линейные единицы были обучены быстрее всего.

● Kingma et al., 2015 рекомендуется Отсев требует указания коэффициента отсева, который является вероятностью отсева нейрона. Частота отсева обычно оптимизируется с помощью поиска по сетке. Кроме того, Variational Dropout — это изысканный перевод Gaussian Dropout как экстраординарного примера байесовской регуляризации. Этот метод позволяет нам настраивать показатели отсева и, в принципе, может использоваться для установки индивидуальных показателей отсева для каждого слоя, нейрона или даже веса.

● Еще один эксперимент (Ba et al., 2013) по увеличению количества скрытых единиц в алгоритме глубокого обучения. Одна примечательная вещь для регуляризации отсева заключается в том, что она обеспечивает значительно преобладающую производительность с большим количеством скрытых единиц, поскольку все единицы имеют одинаковую вероятность быть исключенными.

● Как правило, используйте небольшое значение отсева 20%-50% нейронов, при этом 20% обеспечивают хорошую начальную точку. Слишком низкая вероятность оказывает незначительное влияние и приводит к слишком высоким результатам недообучения системы.

● Вы, вероятно, продемонстрируете признаки выполнения улучшений, когда отсев используется в более крупной сети, что дает модели больше шансов изучить свободные изображения.

●Используйте выпадение при приближении (очевидно) так же, как скрытые юниты. Использование отсева на каждом уровне системы продемонстрировало отличные результаты.

● Сривастава, Н., Хинтон, Г., Крижевский, А., Суцкевер, И. и Салахутдинов, Р., 2014. Отсев: простой способ предотвращения переобучения нейронных сетей. Журнал исследований машинного обучения, 15(1), стр. 19.29–1958.

● Хинтон, Г.Э., Сривастава, Н., Крижевский, А., Суцкевер, И. и Салахутдинов, Р.Р., 2012. Улучшение нейронных сетей путем предотвращения совместной адаптации детекторов признаков. Препринт arXiv arXiv: 1207.0580.

● Вейджер С., Ван С. и Лян П. С., 2013 г. Обучение отсева как адаптивная регуляризация. В Достижениях в области нейронных систем обработки информации (стр. 351–359).

● Сривастава, Н., 2013 г. Улучшение нейронных сетей с отсевом. Университет Торонто, 182(566), стр.7.

● Кингма, Д. П., Салиманс, Т. и Веллинг, М., 2015. Вариационное отсев и трюк с локальной репараметризацией. В Достижениях в области нейронных систем обработки информации (стр. 2575–2583).

● Ба, Дж., и Фрей, Б., 2013 г. Адаптивное отсев для обучения глубоких нейронных сетей. В Достижениях в области нейронных систем обработки информации (стр. 3084–3092).

А теперь подумайте о Twitter, Linkedin и Github!!

Согласны или не согласны с идеями и примерами Саурава Синглы? Хотите рассказать нам свою историю?

Твит @SauravSingla_08 , Комментарий Saurav_Singla и Звезда SauravSingla прямо сейчас!

Объяснение отключения | Бумаги с кодом

Вам необходимо авторизоваться для редактирования.
Вы можете создать новую учетную запись, если у вас ее нет.

Или обсудите изменение в Slack.

Название метода:*

Полное название метода:*

Описание с уценкой (необязательно):

**Dropout** — это метод регуляризации нейронных сетей, который отбрасывает единицу (вместе со связями) во время обучения с заданной вероятностью $p$ (обычное значение $p=0,5$). Во время тестирования присутствуют все единицы, но с весами, масштабированными на $p$ (т. е. $w$ становится $pw$).

Идея состоит в том, чтобы предотвратить коадаптацию, когда нейронная сеть становится слишком зависимой от определенных соединений, поскольку это может быть признаком переобучения. Интуитивно можно рассматривать отсев как создание неявного ансамбля нейронных сетей.