Стяжка пола из отсева пропорции


Стяжка из отсева и цемента 👉 замес смеси, этапы подготовки и заливки раствора

Бетонные растворы для стяжки в основном изготавливаются из смеси песка и цемента. Однако замена песка отсевом с малым размером крошки позволяет удешевить работы без ущерба технологическому процессу. Так как отсев — это отход производства, полученный при дроблении горной породы, то его размер может достигать 1 см. Бетон для стяжки пола, в котором песок заменен отсевом, приобретает дополнительную прочность и плотность. Однако эксплуатационные характеристики полученного состава остаются теми же, что и при использовании песка.

Гранитный отсев

Основные принципы формирования бетонной смеси

Основной сложностью при приготовлении бетона из отсевной смеси и цемента является точность в соблюдении пропорций. Надо следовать инструкции, так как в противном случае нельзя гарантировать высокого качества и прочности полученного раствора.

  • При разведении бетонной смеси из отсева и цемента в обязательном порядке добавлять пластификатор.
  • Пластификатор берется из расчета 1 литр на 20-40 кг цемента.
  • Пластификатор нужен, чтобы бетонная стяжка давала меньшую усадку и не трескалась.
  • Максимальный размер фракции не более 0,2-0,5 мм.
  • Состав отсева брать чистый, без содержания органических и глиняных частиц.
  • Чем крупнее крошка, тем крепче получается бетон и меньше поддается растрескиванию. Однако состав с крупной фракцией трудно укладывать и выравнивать. Поэтому это надо выполнять, имея опыт подобной работы.
  • Для получения раствора марки М-150 лучше всего подойдет цемент марки М400.
  • Данным составом можно выполнить бетонную стяжку пола высотой до 10 см.
  • Полученная смесь в готовом состоянии должна быть упругой, не растекаться. Вылепленный из нее комок будет плотным, не рассыпчатым.

Бетонный состав замешивается из цемента и отсева в пропорции 1:8. При этом надо следовать норме, по которой процентный состав воды не должен превышать 1/5 от общего количества полученного бетона.

Армирование пола под стяжку

Процесс изготовления состава для стяжки

Чтобы приготовить качественный состав из отсева, обязательно использовать бетономешалку. Руками или дрелью данный состав вымесить не получится.

Приготовление и распределение раствора

Инструменты и материалы, которые понадобятся для работ:

  • мелкофракционный отсевной песок;
  • пластификатор;
  • цемент М400;
  • вода;
  • бетономешалка.

Чтобы получить качественный раствор, надо внимательно следить за датой выпуска материала. При хранении смесь за месяц теряет до 10% прочности.

Увеличение или уменьшение содержания одного из элементов материалов, входящих в состав раствора, приведет к нарушению пропорции и последующей деформации стяжки.

Выравнивание смеси

Для приготовления раствора используется чистая вода, без примесей и солей.

Когда стяжка для пола из отсева и цемента включает в состав уплотнители, то это приведет к лишним затратам на покупку, так как они необходимы только при дорожном строительстве.

При замешивании бетонного раствора в бетономешалке нужно следовать определенному порядку закладки материала:

  • включить механизм;
  • засыпать внутрь крошку с цементом;
  • перемешать в течение нескольких минут;
  • добавить воду;

Вымесить бетон до получения однородной консистенции, постепенно подливая воду.

Замес ингредиентов

В зависимости от размера крошки отсев может быть использован как песок или как щебенка.

О том, какой должна быть качественная стяжка и какие компоненты в нее входят, смотрите на видео:

Вконтакте

Facebook

Twitter

Google+

Средняя оценка оценок более 0 Поделиться ссылкой

Бетон из отсева и цемента пропорции

Особенности смешивания

Если вы решили приготовить раствор для стяжки пола, пропорции вы можете узнать, прочитав данную статью

Однако важно знать и то, как производится смешивание ингредиентов. Нужно учесть, что сухие и жидкие составляющие следует смешивать в разных емкостях

Первоначально необходимо соединить все сухие компоненты, в том числе, фибру, цемент и песок. Используйте раствор цемент марки М 400, смешав его с песком, при этом необходимо использовать соотношение 1 к 3. Таким образом, на 50 килограммов песка будет необходимо 16,7 кг цемента. Сухие элементы нужно перемешивать в течении 5 минут. Далее следует перейти к другой емкости, в которой добавляется пластификатор и вода. На 50-килограммовый мешок цемента следует добавить примерно 190 граммов пластификатора. Вода должна быть добавлена в количестве 1/3 части от массы цемента.

На третью часть мешка цемента будет нужно добавить 5,6 литров воды. Замешивая раствор для стяжки пола (пропорция каждой марки указана выше), необходимо учесть, что на пластификатор придется 0,6 литра. Если вы решили самостоятельно приготовить раствор для стяжки пола, пропорции для него представлены в данной статье. После завершения всех вышеописанных действий можно начинать смешивать жидкие составляющие, для этого в емкость с жидкостью нужно постепенно добавлять сухую смесь, хорошо при этом размешивая ее. Если вылить жидкость в сухую смесь, то будут образовываться комки, избавиться от них после будет очень сложно.

Соотношение материалов в растворе


Чтобы изготовить раствор без применения песка, соотношение цемента и отсева для бетона должно быть следующим:
  • Цемент марки 400 – 1 часть;
  • Наполнитель (лучше всего применять гранитный отсев) – 8 частей.

Также необходима вода, которая должна составлять не более 20% от общего объема.

Соотношение направленно на получение бетона М150. Если же строитель считает, что запас прочности такого раствора слишком мал, ему следует применять цемент высшей марки. Например, если для приготовления смеси использовать цемент марки 500, то вышеописанное соотношение позволит изготовить раствор М250.

Если мастера смущает полное отсутствие песка, он может заменить его частично. При этом потребуется добавление щебня.

Итак, если готовится бетон из отсева, песка и цемента, пропорции будут таковы:

  • Цемент марки 400 – 1 часть;
  • Измельченная порода – 1-2 части;
  • Щебенка – 3 части;
  • Песок – 3 части;
  • Вода – максимум 20%.

При данном соотношении добавление отсева почти не влияет на приумножение объема смеси, так как гранулы заполняют прорехи между щебенкой, а также являются связующим звеном между щебнем и песком.

Повлиять на прочность раствора можно тем же способом, что и в первом случае, и никак иначе. Рассматривая бетон на отсеве это правило можно отнести в минусы.

К сожалению, многие новички полагают, что на прочностные качества бетона влияет не смена марки цемента, а увеличение частей данного материала. Не стоит повторять данную ошибку: избыточный цемент в несколько раз снижает качество раствора.

Также следует обратить внимание на то, что для изготовления высококлассного бетона следует применять исключительно цемент с не истекшим сроком годности, кроме того материал должен быть без примесей. Вода для приготовления бетона должна быть чистой (лучше использовать питьевую воду)

Итак, отсев в бетоне – хорошо или плохо? Учитывая популярность данного наполнителя при изготовлении бетонной смеси, можно прийти к выводу, что применение измельченной породы является вполне целесообразным решением. Отсев весьма востребован в сфере строительства благодаря своим неоспоримым достоинствам. Материал выгоден с финансовой точки зрения, кроме того, он позволяет изготовить долговечный и прочный бетон. Однако стоит помнить, что все преимущества отсева теряются, если при создании раствора были соблюдены неправильные пропорции.

Видео приготовления бетонной смеси из отсева и цемента:

Стяжка пола с гранитным отсевом

Содержание:

  1. Что такое гранитный отсев
  2. Характеристики гранитного отсева
  3. Пропорции компонентов для изготовления смеси
  4. Требования к гранитному отсеву
  5. Приготовление смеси
  6. Заключение

Каким должен быть пол в доме? Ответ напрашивается сам: ровным, прочным и долговечным. Для его получения могут использоваться разные материалы, но самым популярным, вероятно, следует назвать бетон. Один из его компонентов – песок – можно частично заменить гранитным отсевом. Имеет ли это смысл? Попробуем ответить.

Что такое гранитный отсев

Гранитным отсевом называют сыпучий строительный материал с размером зерна не более 5 мм. Все, что больше – считается щебнем. Фактически – это побочный продукт, который получается при дроблении гранитной породы.

Как изготавливается гранитный щебень, можно увидеть на видео ниже:

Характеристики гранитного отсева

Гранитный отсев – это производная от гранитного щебня, поэтому имеет такие же свойства. Он износостоек, прочен, морозостоек, выдерживает высокие механические нагрузки и имеет низкую гигроскопичность. Один кубометр отсева весит примерно 1,3–1,5 т. Чаще всего встречается материал двух цветов: серого и красного. Иногда гранитный отсев может иметь желтый или черный оттенок.

Пропорции компонентов для изготовления смеси

Гранитным отсевом можно заменить песок в растворе полностью или частично. При полной замене пропорции цемента и отсева составляют от 1:6 до 1:8. Для приготовления смеси лучше использовать цемент марок М400 или М500. В первом случае получится бетон марки М150, во втором – М250. И тот, и другой подходят для использования в качестве напольного покрытия, но второй предназначен для бо́льших нагрузок (например, для устройства пола в гараже).

При частичной замене гранитным отсевом песка соотношения цемента, песка и отсева будут следующими: 1:3:3 или 1:4:4. Для приготовления бетона можно дополнительно использовать щебень. В этом случае соотношения цемента, песка, отсева и щебня будут следующими: 1:3:1:3 или 1:3:2:3. Отсев в смеси заполняет пустоты между зернами щебня и практически не влияет на изменение объема бетона.

Для приготовления раствора используется мытый крупнозернистый песок с размером зерна 2,5–3 мм.

Воды в обоих вариантах понадобится одинаковое количество: не более 20 % от общего количества полученной смеси.

Требования к гранитному отсеву

Для приготовления бетона подходит гранитный отсев с размером зерна от 1,5 до 4 мм. Если его фракция будет меньше, то такой наполнитель снизит качество смеси. Перед применением отсев желательно просеять.

Стяжка, выполненная раствором с использованием наполнителя крупной фракции, прочнее и менее подвержена растрескиванию, но ее сложнее укладывать.

Еще одна особенность – нельзя применять гранитный отсев черного или желтого цвета. В первом случае оттенок указывает на наличие в материале примесей графита, во втором – глины. Они препятствуют качественному сцеплению заполнителя с цементным камнем и в результате снижают прочность и долговечность бетона.

Особенности выполнения стяжки

Есть одно общее правило: если толщина слоя стяжки более 50 мм, она в обязательном порядке армируется. При толщине свыше 100 мм – армируется в два ряда. Вместо стандартного армирующего материала – арматуры – удобно использовать полипропиленовое фиброволокно. Оно экологически безопасно и хорошо переносит химические воздействия. Фибробетон имеет высокую стойкость к ударным нагрузкам и сохраняет свои прочностные качества десятилетиями.

Подробней о фиброволокне – на видео ниже:

Чтобы получить стяжку максимально высокого качества, необходимо использовать виброрейку. Она хорошо уплотняет и утрамбовывает смесь. В противном случае в бетоне останутся полости, заполненные воздухом. А значит и прослужит он недолго. Виброрейка позволяет разровнять бетонную смесь и не допустить образование пустот. В результате напольное покрытие будет долговечным.

Пример использования виброрейки для выполнения стяжки можно увидеть на видео ниже:

После окончания работ в помещении должна поддерживаться температура не ниже +5 °С. Сквозняки необходимо исключить. Стяжку желательно на неделю укрыть полиэтиленовой пленкой. Это замедлит процесс испарения воды и минимизирует растрескивание смеси. Полное застывание происходит за 30 дней. Только после этого можно выполнять отделочные работы.

Заключение

Гранитный отсев позволяет получить прочное и долговечное напольное покрытие при использовании двух инструментов: бетономешалки и виброрейки. Это гарантия получения качественного раствора и его правильной укладки. Выполнение таких стяжек оптимально для помещений с повышенной нагрузкой.

Бетон из отсева и цемента

При возведении собственного дома, дачи или гаража одним из главных критериев для многих застройщиков является цена — вопрос, который решается чаще всего за счет поиска и применения дешевых материалов.

При постройке дома главное внимание уделяется цене.

Одним из вариантов является применение экономичного и обладающего достаточными механическими характеристиками бетона из отсева.

Количество отсева и качество бетона

В качестве отсева используют отходы, получаемые при производстве товарного гранитного щебня и продукты вторичного использования стройматериалов — бетонную и кирпичную крошку. Размер фракции отсева составляет от 1 до 10 мм, для использования в виде наполнителя для бетона желательно использовать отсев с размером частиц 1,5 — 4,0 мм.

Гранитный отсев по своим прочностным качествам является более предпочтительным и может применяться для заливки фундаментов и изготовления ответственных конструкций в промышленном и гражданском строительстве.

Отсев из строительных отходов менее прочен, поэтому его рекомендуется применять на объектах с менее жесткими требованиями к надежности и долговечности — при ремонте дорог, благоустройстве территорий, строительстве подсобных зданий и сооружений.

В качестве наполнителя отсев редко используется в чистом виде, чаще в целях экономии им замещают некоторую часть песка или фракционного щебня, желательно не более 1 части общей пропорции материалов в составе смеси. Например, пропорциональный массовый состав цемента, щебня и песка (Ц:Щ:П) для приготовления бетона М150 составляет 1:4,6:3,6 при использовании марки цемента М400 и 1:6,6:4,5 при использовании цемента М500.

Количество отсева и качество бетона.

При частичном замещении щебня и песка отсевом пропорция Ц:Щ:П:О будет составлять 1:3,6:2,6:2 и 1:5,6:3,5:2 соответственно. Приготовленный бетон по прочностным характеристикам будет соответствовать марке М150, его можно использовать для устройства стяжки, дорожек, площадок, фундаментов неответственных одноэтажных построек.

При заливке бетонной площадки отсевом можно полностью заменить другие виды крупного и мелкого наполнителя, в том числе для устройства песчаной подушки. Для бетона из отсева и цемента пропорции компонентов Ц:О составляют 1:8. Для обеспечения необходимой прочности и жесткости обязательна установка армокаркаса из металлической сетки.

Цемент как основной компонент

Как и в случае применения стандартных видов наполнителя, технические характеристики бетонной смеси с отсевом обеспечиваются главным образом вяжущим материалом. Для приготовления бетона с отсевом в качестве вяжущего применяется исключительно цемент высоких марок — М400 и М500, обеспечивающий высокую степень адгезии с поверхностью зерен наполнителя.

Распространенной среди непрофессионалов ошибкой является увеличение пропорции цемента в составе раствора для повышения прочностных качеств бетона, приводящее к обратному результату. Избыток цемента нарушает структуру материала и снижает механические связи между зернами наполнителя, повышает хрупкость готового изделия.

Вне зависимости от назначения и ответственности бетонной конструкции не следует применять цемент с истекшим сроком годности или смешивать его с новым.. По истечении гарантийного срока или при нарушении условий хранения цемент в результате своей гигроскопичности насыщается влагой, комкуется и теряет прочностные характеристики.

Вода, ее качество и количество

От качества применяемой для затворения строительных растворов и бетонов воды во многом зависят их конечные прочностные характеристики. Она не должна содержать посторонних механических примесей и органических включений, содержащихся в открытых водоемах, морской воде и трубопроводах технического водоснабжения, а также следов жира и нефтепродуктов.

Количество воды при замешивании.

Для изготовления должна применяться вода из системы питьевого водоснабжения. Особенно это касается бетона с использованием отсева, в котором возможно присутствие пыли и мелкодисперсных частиц породы, битого бетона и кирпичной крошки, глины и земли. Так же как и основные наполнители — щебень и песок — отсев должен быть тщательно промыт в емкости или из шланга.

При замесе должна соблюдаться установленная для требуемой марки бетона пропорция воды. Она характеризуется водоцементным отношением — количеством воды в литрах от массы цемента. Для рассмотренного выше примера бетона М150 это соотношение составляет 0,75 при использовании цемента М400 и 0,85 для М500. Первоначально в сухую смесь добавляется около 80% объема воды, после перемешивания постепенно вводят остаток до получения однородной вязкой массы.

В некоторых случаях, особенно при заливке сложной или объемной опалубки, добавлением избыточной воды пытаются повысить текучесть и укладываемость бетона, что при затвердевании может привести к сильной усадке, трещинообразованию и крошению состава.

Песок и щебень

Для изготовления монолитного бетона применяют песок различного типа — речной, морской, карьерный. В составе должны присутствовать зерна разного размера — крупные, средние и мелкие — для обеспечения пустотности не выше 38%. Крупность зерен не должна превышать 10 мм, при этом доля гранул с размером 5 — 10 мм не должна превышать 5%.

Содержание глины в песке не должно быть больше 3%, а пылевидных частиц — 10%. Для очистки от примесей на карьерах выполняют просев и промывку песка.

В качестве крупного заполнителя рекомендуется применять щебень, отличающийся от гравия развитой формой поверхности. Для ответственных конструкций лучшим вариантом служит прочный гранитный щебень, для бетонных работ неответственного назначения можно применять известняковый. Так же как и песок, щебень должен содержать крупную и мелкую фракцию для обеспечения показателя пустотности не менее 45%.

Для щебня допустимое содержание глины, пылевидных и илистых примесей составляет не более 1%.

Раствор своими руками

Замешивание раствора.

В индивидуальном строительстве раствор часто приготавливают своими силами. В зависимости от объема замес производят в имеющейся емкости или с помощью собственной или арендованной бетономешалки.

Все компоненты смеси — цемент, песок, щебень и отсев — с соблюдением необходимой пропорции сначала перемешиваются в сухом виде до получения однородной массы.

После этого в смесь при постоянном перемешивании добавляется вода — первоначально до 80% расчетного объема, затем небольшими порциями до достижения требуемой консистенции раствора.

Если для укладки приготовленного замеса требуется более 2-х часов, необходимо следить за его влажностью и периодически перемешивать. Добавлять воду следует только для компенсации ее испарения, не делая приготовленный состав излишне влажным.

Расчет и улучшение качеств

Прежде чем приступить к закупке материалов и выполнению работ, следует выполнить несложные расчеты, позволяющие запланировать необходимый объем материалов. Излишняя закупка или остаток приготовленного бетона могут нивелировать всю полученную от применения отсева экономию.

Расчет начинается с определения общего объема бетонирования или стяжки с учетом длины, ширины и высоты слоя. Полученный объем следует разделить пополам — объем воды и сухой смеси составляют по 50% от общего.

25% от кубатуры сухой смеси составляет цемент, объем которого нужно пересчитать в килограммы, пользуясь средней плотностью 1300 кг/м³. Если цемент планируется приобретать в мешках, то для определения их количества полученную массу следует разделить на 50.

Данный расчет можно рассмотреть для практического примера устройства бетонной площадки размером 2×5 м с толщиной слоя 10 см.

Общий объем монолита составляет 2×5×0,1=1 м³.

Объем сухой смеси составляет 50% — 0,5 м³.

Требуемое количество цемента 0,5×0,25=0,125м³ или 0,125×1,3=0,1625 тн, что составляет 3,25 мешка по 50 кг. С учетом рекомендуемого специалистами 10%-го запаса материала для рассматриваемого объекта правильным будет приобрести 4 мешка цемента требуемой марки.

Отсев для бетонной стяжки - как сделать стяжку из отсева?

Частицы дробленых горных пород, прошедшие через грохот с диаметром отверстий 5 мм, называются отсевом. Однако этот побочный продукт также находит себе применение, он используется для приготовления бетона на мелком заполнителе, в ландшафтном дизайне и благоустройстве для отсыпки покрытия пешеходных дорожек и аллей, для устройства покрытий открытых спортивных и детских площадок и др.

Характеристики

Отсев в ряде случаев представляет собой обоснованную замену песка, поскольку обладает:

  • прочностью;
  • износостойкостью;
  • гигроскопичностью;
  • морозостойкостью.

С учетом своих механических характеристик, а также того, что отсев оказывается дешевле песка, он используется при устройстве стяжки пола в индивидуальном домостроении. При этом, строительная смесь на отсеве имеет повышенную плотность, а ее эксплуатационные параметры оказываются ничуть не хуже бетона на заполнителе мелкой фракции.

На стадии приготовления раствора на отсеве и его укладки, следует соблюдать несколько важных условий:

  • отсев необходимо просеять, удалив пылевидные частицы, оставив только зерна размерами от 1,5 до 4,0 мм;
  • избегать использования отсева с зернами черного или желтого цвета (содержащих графит и глину), которые снижают степень сцепления отсева и цементного камня;
  • при толщине стяжки более 50 мм необходимо предусмотреть укладку арматурной сетки, которая позволит избежать усадочных трещин на поверхности подготовки. При стяжке толщиной более 100 мм, должно укладываться два ряда сеток;
  • при укладке строительной смеси на отсеве необходимо тщательное уплотнение стяжки с использованием виброрейки;
  • твердение стяжки должно происходить без сквозняков и при температуре около +5°С. Твердеющую стяжку следует на неделю укрыть полиэтиленовой пленкой;
  • в растворе не должно быть много воды, иначе стяжка просядет.

Компания «А-Гранит» из Екатеринбурга предлагает строительным компаниям гранитный отсев со своего карьера, с доставкой автомобильным транспортом по городу и Свердловской области.

С ассортиментом продукции, выпускаемой компанией «А-Гранит», а также прайс-листом, можно ознакомиться на сайте компании и в ее офисе.

Похожие статьи:

» Пропорции для приготовления бетона из отсева и цемента

Бетон получил огромное применение при выполнении строительных работ. Его изготавливают из цемента с добавлением различных составляющих. Одним из видов состава, используемого при строительстве, является бетон из отсева с использованием цемента.

Описание и виды

Отсев представляет собой фракцию, которая получается при дроблении горных пород. В этом процессе используют специальное сито.

Гранитный отсев

Например, чтобы получить эту добавку из гранита, надо его добыть взрывным способом, раздробить на части и отсортировать по фракциям. Стоит отметить, что он активно используют как в жилищных, дорожных, так и в других сферах производства. Это связано с тем, что гранит обеспечивает необходимую долговечность и надежность. Также он используется в декоративных целях.

Как было сказано выше, отсев проходит обязательную сортировку. При помощи сита производится отделение частиц определенных размеров. Материал с разными фракциями используется для смесей, которые в дальнейшем найдут применение на различных строительных площадках.

Бетонный отсев

Помимо гранитного отсева существует еще бетонный. Надо сказать, что крошка гранотсева имеет размер от 0 до 10 мм. Он имеет серые или красноватые оттенки. Кстати, материал красноватого цвета используют при производстве тротуарной плитки. Что касательно бетонного отсева — это самый доступный материал, который получается после повторной переработки бетона. Размер частиц должен составлять от одного до десяти мм.

Материал получается в процессе механического дробления бетона. Такая смесь используется при прокладке дорог и благоустройстве территорий. В частности, ее применяют для изготовления асфальта и материала для стен. Надо заметить, что иногда примесь включает в себя дробленый кирпич. Обычно ее получают при переработке разрушенных строений из кирпича.

Следует отметить, что применение гранита намного удешевляет стоимость раствора по сравнению с тем, который изготовлен с применением щебня. При этом конструкция обретает необходимую плотность и прочность.

Основной характеристикой является то, что смесь с бетонным или гранитным отсевом не влияет на качественные характеристики сооружения. Именно поэтому эти виды являются просто незаменимыми в строительстве.

Объемы компонентов

Основное влияние на качество и прочность сооружения оказывают правильные пропорции всех составляющих смеси. Нелишним будет заметить, что гранитный отсев в чистом виде используется редко. Обычно им частично заменяют песок в составе или добавляют вместо части гравия.

Для правильного определения пропорции бетонного отсева нужно от стандартной пропорции отнять по 1 части щебня и песка, и вместо них добавить две его части. Например, если в составе использовалась 1 часть цемента, 4 части щебня и 3 части песка, то для приготовления замеса следует взять одну часть цемента, 3 части щебня и 2 части отсева или песка.

Количество отсева и качество бетона

Для того чтобы использовать тот или иной вид отсева, надо определить уровень нагрузки, которую будет претерпевать покрытие. Немаловажным будет являться температурный режим при эксплуатации покрытия. Как говорилось выше, раствор с использованием материала из гранита и цемента является более выгодным по сравнению с составом, в основе которого лежит песок и щебень.

Например, для заливки двора помимо раствора, используется армирующая сетка. При этом материал заливается слоем в 7 см. Обычно, если в основе смеси лежит гранитный материал, то для раствора берут следующие пропорции:

  • 1 часть цемента М400;
  • 8 частей отсева;
  • не более 20% воды.

При этом получится масса прочностью М150. Гранит будет отличным решением смеси для заливки фундамента. Хотя при использовании для заливки двора необходимо сделать подушку из песка. Вместо песка можно использовать сам отсев, который следует утрамбовать и только после этого осуществить заливку. Толщина ее должна составлять не менее 5 см.

Стоит сказать в пользу материала из гранита, что его использование более выгодно. Чтобы применить гранит в составе растворов, надо часть песка и часть щебня заменить на две его части.

Цемент как основной компонент

И все-таки, какой бы отсев не применялся, главной составляющей раствора остается цемент, от качества которого зависит, какой будет строительная масса. Чем выше марка, тем крепче будет готовый материал, а именно — окажется высокой клеящая способность, что даст нужное сцепление с поверхностью.

Сколько времени можно хранить смесь? Долго — нельзя, так как материал через месяц потеряет до 10% своей прочности, а при хранении в течение 2 лет, станет менее прочным на 50%. Проверить качество и годность к применению можно на ощупь — взять в руку небольшое количество и слегка сжать его. При этом цемент должен быть рассыпчатым. Это говорит о том, что пропорции влаги и основы еще позволяют эффективно использовать этот материал.

Для улучшения качества цемента в него часто добавляют гидравлические добавки. Чем меньше измельчен клинкер, тем выше клеящие способности. Цемент бывает различных марок. Цифровые обозначения указывает на его прочность. Надо заметить, что выбор напрямую связан с нагрузкой, которую будет иметь будущий фундамент. Хотя чаще всего для этих целей берут цемент М400 или М500. По стоимости дороже будет вторая марка, но она же обладает лучшими качественными характеристиками. Пропорции таковы: в одном кубе бетона марки М-400 содержится цемент в количестве 417 кг, а в одном кубе бетона М-100 его всего 166 кг.

Вода. Ее качество и количество

Надо обратить внимание, что для изготовления качественного раствора необходимо внимательно отнестись к пропорции воды. Определяя, сколько ее должно быть в составе, стоит опираться на тот критерий, что в процессе должна получиться масса средней консистенции.

Избыток воды приведет к нарушению структуры смеси, которая при использовании даст очень сильную усадку. В результате могут появиться трещины, и несущая способность будет снижена. При этом необходимо заботиться о качестве воды. Например, для изготовления высокопрочного бетона на предприятиях вместо технической воды используют только питьевую.

Песок и щебень

Следует заметить, что песок должен быть обязательно чистым и не содержать глинистые примеси, так как из-за них снижается качество бетона. При этом совершенно неважно речной будет песок или карьерный. По нормативам в песке примесей должно быть не более 3%. Чистоту песка легко проверить следующим образом:

  • насыпать в прозрачную емкость небольшое его количество;
  • залить водой;
  • взболтать.

Если вода будет прозрачной и чуть мутной, то песок чистый. Кстати, гравий не должен содержать большое количество глины. Причем обычно используют гравий размером от 1 до 8 см. Щебень перед использованием в составе необходимо промыть и очистить от лишних включений. Это можно сделать, например, из шланга. В сам бетон ни в коем случае не должна попасть земля.

Раствор своими руками

Раствор можно легко приготовить своими руками. Для этого потребуется бетономешалка, а при ее отсутствии — любая строительная емкость, в которой будет производиться замес. В мешалку или емкость засыпаются необходимые пропорции сухих составляющих:

  • песок;
  • цемент;
  • гравий;
  • отсев.

Далее производится их перемешивание до получения однородной массы. В последнюю очередь вводится небольшими порциями вода. При этом смесь должна постоянно перемешиваться. Нужно сделать однородную массу и увлажненность – тогда раствор готов и его можно использовать для работы. Надо отметить, что массу необходимо использовать в течение двух часов после приготовления, иначе не избежать потери ее свойств.

Если в процессе работы происходит испарение влаги, необходимо в смесь добавлять столько воды, сколько необходимо для нужной консистенции. Надо заметить, что если какой-то из компонентов будет влажным, то при изготовлении строительного материала надо снизить количество воды.

Расчет и улучшение качеств

Для улучшения качества необходимо просеять песок. Стоит обратить внимание на то, что состав бетона различных марок очень сильно оказывает влияние на усадку его после заливки. Поэтому прежде чем определить, сколько надо будет состава и приступить к расчетам его количества, необходимо определиться с маркой материала. Чем выше у него будет коэффициент усадки, тем больше его понадобится для выполнения работы.

Сколько бетона нужно, например, для заливки фундамента? Для расчета необходимо длину умножить на ширину и полученный результат умножить на высоту будущего фундамента. Далее, полученный показатель умножается на коэффициент усадки. И после этого еще раз произвести умножение на 1,05. Это необходимо сделать для того, чтобы установить объем, который будет занят арматурой.

Что такое стяжка пола? Типы, материалы, конструкция и применение

Стяжка пола

состоит из цементных материалов и песка, смешанных на основе подходящей смеси, и применяется для обеспечения ровной поверхности отделки пола, которая наносится на поверхность стяжки пола.

Итак, стяжка пола является основой отделки пола и сильно влияет на его качество. В этой статье будут рассмотрены различные аспекты стяжки пола.

Фиг.1: Детали стяжки пола

Рис.2: Устройство стяжки пола

Обсуждаются следующие моменты, касающиеся стяжки пола:

  • Виды стяжки пола
  • Материалы для стяжки пола
  • Каким требованиям должна соответствовать стяжка пола?
  • Процедура стяжки пола
  • Как можно построить успешный стяжной пол?

Виды стяжки пола

Существуют различные типы стяжки пола, которые определяются в зависимости от требований, применения и функциональности пола:

  • Несвязанная стяжка пола (Рисунок 3 и Рисунок 6)
  • Пол из цементной стяжки (Рисунок 3 и Рисунок 4)
  • Плавающая стяжка пола (Рисунок 3 и Рисунок 5)
  • Стяжка пола с подогревом (Рисунок 3 и Рисунок 7)

Фиг.3: Различные типы стяжек пола; (A) Стяжка с цементным покрытием, (B) Стяжка с плавающей стяжкой, (C) Стяжка без стяжки и (D) Стяжка с подогревом

Рис.4: Стяжка пола

Рис.5: Полы с плавающей стяжкой

Рис.6: Несвязанная стяжка полов

Рис.7: Стяжка пола с подогревом

Материалы для стяжки пола

Для устройства стяжки пола используются следующие материалы:

  • Цемент
  • Чистый и острый песок
  • Вода
  • И иногда добавляются добавки для получения определенных свойств.Для усиления стяжки могут быть использованы полимерные материалы или металлическая сетка или стекло.

Указанные выше компоненты правильно смешаны в зависимости от пропорций приготовленного материала. Если толщина стяжки пола не превышает 40 мм, то рекомендуемая смесь: 1 портландцемент: 3 песка или 1 портландцемент: 4,5 песка.

Однако следует рассмотреть вариант 1 цемент: 1,5 мелкий песок: 3 крупный заполнитель (максимальный размер заполнителя 10 мм), если толщина стяжки пола превышает 40 мм.

Следует знать, что усадка при высыхании уменьшается по мере уменьшения соотношения цемента к песку.

Необходимо указать подходящее количество воды для обеспечения необходимой удобоукладываемости, поскольку чрезмерное количество воды снизит прочность стяжки пола, а недостаточное количество воды приведет к плохому уплотнению.

Каким требованиям должна соответствовать стяжка пола?

Стяжки пола должны иметь соответствующую толщину в зависимости от типа стяжки и частоты применения.Рекомендуемая толщина стяжки пола в зависимости от типа стяжки пола и условий строительства представлена ​​в Таблице-1.

Таблица-1: Рекомендуемая стяжка пола в зависимости от типа стяжки и условий строительства

Рекомендуемая толщина стяжки пола, мм Тип стяжки пола и состояние конструкции
12 Для монолитного строительства. В этом случае стяжка пола будет укладываться не более чем через 3 часа после укладки бетона.Это гарантирует удовлетворительную связь между стяжкой пола и уложенным под ней бетоном.
40 Для стяжки пола на затвердевшем бетоне. Бетон следует разрезать подходящими средствами, затем очистить, смочить и, наконец, укладывать стяжку. Это не только обеспечит хорошее сцепление, но и замедлит высыхание стяжки и предотвратит образование трещин.
50 Для стяжки пола на водонепроницаемой гидроизоляционной мембране. В этом случае связь между стяжкой и слоем под ней не будет, и, следовательно, усадка не будет сдерживаться.
65 Для стяжки, устанавливаемой на сжимаемый слой звуко- или теплоизоляционного материала. Рекомендуется только для домашнего применения, в противном случае следует увеличить толщину стяжки. Меньшая толщина будет страдать от развития трещин.
75 Для стяжки, устанавливаемой на сжимаемый слой звуко- или теплоизоляционного материала. Это рекомендуется для приложений, отличных от домашнего использования. Меньшая толщина будет страдать от развития трещин.
  • Прочность стяжки пола должна составлять 20 МПа для бытового применения и 30 МПа для промышленного использования
  • Он должен быть прочным и компактным, чтобы обеспечить удовлетворительную основу для отделки пола.
  • Следует правильно карри, чтобы предотвратить усадку и быстрое высыхание, которые могут привести к образованию трещин. Таким образом, он должен претерпеть почти всю усадку, которая может возникнуть у стяжки пола перед нанесением финишной отделки. Это предотвратит возникновение трещин.
  • Наконец, поверхность стяжки пола должна быть ровной и гладкой.

Процедура стяжки пола

  • Оценить поверхность основания
  • Сметные материалы применяемые для стяжки
  • Подготовить базу
  • Приготовить смесь для стяжки пола
  • Нанесите связующие вещества, такие как вода или связующий раствор
  • Уложить смесь для стяжки пола
  • Наконец, тщательно закрепите уложенные материалы

Как можно построить успешную стяжку пола?

  • Выбрать подходящего и подходящего подрядчика по стяжке
  • Выбрать подходящий тип стяжки пола
  • Изготовить правильную и подходящую смесь для стяжки пола
  • Постройте стяжку пола, используя соответствующий и приемлемый процесс укладки стяжки
  • Правильный подход к защите стяжки пола

Подробнее:

Что такое стяжка в бетонных конструкциях? Свойства и состав стяжек

.Стяжка пола

с высокими эксплуатационными характеристиками для разравнивателей и клиентов

Стяжка пола

Традиционная стяжка пола из песка / цемента и ангидрита сохнет со скоростью 1 мм в день, то есть высыхает в течение нескольких месяцев до начала последующих работ.

Благодаря стяжкам для полов ARDEX Rapid Drying Floor можно ходить всего за 3 часа, а напольные покрытия можно укладывать всего за 4 часа, независимо от толщины.

Быстрое высыхание, минимальная усадка, быстрая прочность

Цементы для стяжек ARDEX Fast Track включают технологию RAPIDRY FORMULA, связывающую воду, используемую для смешивания в цементе, обеспечивая быстрое высыхание, минимальную усадку и быстрое развитие прочности, независимо от толщины .Кроме того, все продукты ARDEX работают в типичных британских условиях на стройплощадке и предлагают следующие преимущества быстрого прохождения по сравнению с традиционными стяжками:

  • По выглаженной поверхности можно ходить за часы, в отличие от 7 дней, которые требуются для традиционных стяжек согласно BS. 8204
  • Напольные покрытия можно установить всего за 4 часа, по сравнению с месяцами сушки, которые могут потребоваться для традиционной стяжки
  • Стяжки ARDEX пройдут испытание стяжки BRE всего за 6 часов, а не за 2 недели с обычными стяжками

ARDEX A 38
Сверхбыстросохнущая стяжка, по которой можно ходить всего за 3 часа, укладывать керамическую или каменную плитку через 4 часа, а упругие напольные покрытия всего за 48 часов.Как для внутреннего, так и для внешнего расположения.

ARDEX A 29
Превосходная производительность при экономичной смеси из 1 части цемента и 7 частей песка, при этом можно получать плитку через 24 часа, а пол - всего за 7 дней.

ARDEX A 70 GYPFLO
Быстросохнущая текучая стяжка из сульфата кальция - сохнет в два раза быстрее, чем стандартные стяжки из сульфата кальция!

.

Подрядчики по устройству стяжки пола, Стяжка пола из бетона, песка и цемента

Что такое стяжка пола?

Стяжка пола представляет собой тонкий слой жертвенного материала, который традиционно изготавливается из острого песка и цемента. Его укладывают поверх бетонного или изоляционного основания, чтобы создать гладкую ровную поверхность, и поверх него можно нанести окончательную отделку пола.

Свяжитесь с нами

Сколько стоит стяжка пола?

Нет двух одинаковых проектов, а стоимость стяжки пола зависит от масштаба вашего проекта.Здесь, в JCW, мы предлагаем стяжку пола на любой бюджет и можем предложить расценки, которые точно соответствуют вашим требованиям.

Свяжитесь с нами

Зачем нужна стяжка пола?

Основная цель стяжки пола - получить гладкую, ровную отделку пола, которая предназначена для выравнивания чернового пола. Стяжка пола выравнивает поверхность, чтобы по ней было легче и удобнее ходить, и ее можно наносить на сплошную, монолитную или сборную бетонную плиту пола.

Свяжитесь с нами

Сколько времени нужно для высыхания стяжки пола?

Время, необходимое для высыхания стяжки, называется «временем отверждения».Она зависит от типа и толщины стяжки, поэтому в условиях интенсивного движения рекомендуется оставить ее как минимум на 5-7 дней. Стяжка пола обычно полностью затвердевает в течение 28 дней, поэтому для достижения наилучших результатов рекомендуется подождать до этого момента.

Свяжитесь с нами

Как скоро я смогу ходить по стяжке пола?

«Ходить вовремя» означает, сколько времени требуется для высыхания стяжки и как скоро по ней можно будет ходить. Стяжку необходимо оставить высыхать не менее 24-48 часов в средах с легким / низким пешеходным движением.

Свяжитесь с нами

Какие типы стяжки пола предлагает JCW?

Компания JCW предлагает три различных типа стяжки:

  • Стяжка пола из песка и цемента, армированная волокном
  • Цементно-песчаная стяжка повышенной прочности
  • Быстросохнущая стяжка пола из песка и цемента

Если вы не знаете, какая из них вам нужна, свяжитесь с командой JCW Floor Screeding, и мы поможем вам.

Свяжитесь с нами

.

Как использовать Dropout с Keras? - MachineCurve

Когда у вас есть набор данных ограниченного размера, переобучение является большой проблемой. То есть, хотя ваши результаты обучения могут быть хорошими, вполне вероятно, что они не обобщаются на данные, которые не были получены во время обучения.

Это серьезно влияет на удобство использования вашего модуля машинного обучения в производственной среде.

К счастью, с помощью методов регуляризации можно уменьшить переобучение. Отсев - такая техника. В этом сообщении блога мы расскажем, как реализовать нейронные сети на основе Keras с Dropout.Мы делаем это, сначала вспоминая основы Dropout, чтобы понять на высоком уровне, с чем мы работаем. Во-вторых, мы рассмотрим, как Dropout представлен в API Keras, а затем разработаем классификатор ConvNet для набора данных CIFAR-10. Впоследствии мы предоставляем реализацию с объясненным примером кода и делимся результатами нашего процесса обучения.

Готовы? Пошли! 😊

Резюме: что такое выпадение?

Прежде чем обсуждать реализацию Dropout в API Keras, дизайн нашей модели и ее реализацию, давайте сначала вспомним, что такое Dropout и как он работает.

В нашем блоге «Что такое отсев? Уменьшите переоснащение в ваших нейронных сетях », мы рассмотрели, что такое Dropout теоретически. Короче говоря, это метод регуляризатора, который снижает вероятность переобучения, отбрасывая нейроны случайным образом, в каждую эпоху (или, при использовании подхода минипакетов, во время каждого минипакета).

Выпадение нейронов происходит путем присоединения переменных Бернулли к нейронным выходам (Srivastava et al., 2014). Эти переменные, которые принимают значение \ (1 \) с вероятностью \ (p \) и 0 с \ (1-p \), помогают уменьшить переоснащение, «создавая присутствие других (..) агрегаты ненадежные ». Таким образом, нейронные сети не могут генерировать то, что Srivastava et al. вызывают сложные коадаптации, которые не распространяются на невидимые данные.

Вследствие этого вероятность переобучения снижается.

Давайте теперь продолжим с некоторыми передовыми методами отсева. Если вы хотите понять концепции Dropout более подробно, я хотел бы указать вам на этот блог.

Рекомендации по выбыванию

При работе над проектами программного обеспечения и, следовательно, при разработке машинного обучения всегда лучше ознакомиться с некоторыми передовыми методами.Srivastava et al. (2014), которые обсуждали Dropout в своей работе «Dropout: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей», эмпирически обнаружили некоторые передовые практики, которые мы будем учитывать в сегодняшней модели:

  • Хотя лучше всего определить ценность для параметра \ (p \) с установленной проверкой вполне нормально установить его на \ (p \ приблизительно 0,5 \). Это значение показало лучшие эмпирические результаты при тестировании с набором данных MNIST.
  • Чтобы избежать дыр во входных данных, авторы утверждали, что лучше всего установить \ (p \) для входного слоя на \ (1.0 \) - фактически то же самое, что и без применения Dropout.
  • Dropout, кажется, работает лучше всего, когда используется комбинация регуляризации максимальной нормы (в Keras, с ограничением MaxNorm), высокой скоростью обучения, которая снижается до меньших значений, и большим импульсом.

Можно использовать любой оптимизатор. Учитывая преимущества оптимизатора Adam (импульсная оптимизация с локально адаптированными весами), мы используем его сегодня, а также передовые методы, упомянутые выше.

Выпадение в API Keras

В Керасе выпадение представлено как один из основных слоев (Керас, n.d.):

  keras.layers.Dropout (rate, noise_shape = None, seed = None)  

Его можно добавить в модель глубокого обучения Keras с помощью model.add и содержит следующие атрибуты:

  • Rate : параметр \ (p \), который определяет вероятность выпадения нейронов. Если вы не проверили, какой \ (p \) лучше всего подходит для вас с набором проверки, помните, что лучше всего установить его на \ (rate \ приблизительно 0,5 \) для скрытых слоев и \ (rate \ приблизительно 0.1 \) для входного слоя (обратите внимание, что \ (скорость \ приблизительно 0,1 \) равняется \ (p \ приблизительно 0,9 \) - Керас переворачивает логику с ног на голову, делая ставкой шансы выпадения , а не сохранения . нейрон!)
  • Форма шума: Если вы хотите разделить шум по одному из (пакет, временные шаги, функции), вы можете установить для этой цели форму шума. Подробнее о форме шума читайте здесь.
  • Seed : если вы хотите зафиксировать псевдослучайный генератор, который определяет, равны ли переменные Бернулли 1 или 0 (например,g., чтобы исключить проблемы с генератором чисел), то вы можете установить некоторое начальное число, указав здесь целочисленное значение.

Важно: еще раз, скорость выпадения (или «скорость») в Керасе определяет шансы выпадения нейронов, а не их сохранения. Фактически, относительно параметра \ (p \), определенного Шриваставой и др. (2014) при обсуждении отсева, оценка , таким образом, фактически означает \ (1-p \). Если 75% нейронов сохраняются с \ (p = 0,75 \), частота должна быть \ (0.25 \).

Проектирование классификатора ConvNet с Dropout

Давайте теперь посмотрим, как создать нейронную сеть с Keras, которая использует Dropout для уменьшения переобучения. Для этого мы создаем сверточную нейронную сеть для классификации изображений. Затем мы обсудим набор данных, который мы используем сегодня, и дизайн нашей модели.

Сегодняшний набор данных

Это несколько примеров из набора данных CIFAR-10, которые мы будем использовать сегодня:

Набор данных CIFAR-10 является одним из стандартных наборов данных машинного обучения и содержит тысячи небольших естественных изображений, разделенных на 10 классов.Например, он содержит изображения кошек, грузовиков и кораблей. Это один из вариантов по умолчанию, когда вы хотите показать, как работают определенные модели.

Архитектура модели

Далее архитектура нашей модели. Сегодня это выглядит так:

Эта архитектура, которая содержит два уровня Conv2D, за которыми следует Max Pooling, а также два плотно связанных слоя, лучше всего работала в предварительном эмпирическом тестировании, поэтому я выбрал ее для использования в реальных условиях. тренировочный процесс.

Обратите внимание, что выпадение применяется с \ (rate = 0.50 \), и то, что не видно на этой диаграмме - регуляризация максимальной нормы также применяется в каждом слое (также в плотных). Слои Conv2D изучают по 64 фильтра каждый и свертывают с ядром 3 × 3 над входом. Максимальный размер пула будет 2 x 2 пикселя.

Функции активации на скрытом уровне - это ReLU, и, как следствие, мы используем He uniform init в качестве нашей стратегии инициализации веса.

Что вам понадобится для запуска модели

Если вы хотите запустить сегодняшнюю модель, вам понадобится Keras - одна из популярных в наши дни фреймворков глубокого обучения.Для этого вам понадобится один из бэкэндов (предпочтительно Tensorflow ), а также Python (или, хотя и не желательно, R).

Реализация классификатора с помощью Dropout

Хорошо, давайте создадим Keras ConvNet 🙂

Откройте проводник, перейдите в какую-нибудь папку и создайте файл с именем model_dropout.py . Теперь откройте этот файл в любом редакторе кода. Итак, мы можем начать кодирование 🙂

Импорт модели

Первое, что нам нужно сделать, это перечислить наш импорт:

  import keras из кераса.наборы данных импорт cifar10 из keras.models импорт Последовательный from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten из keras.layers импортировать Conv2D, MaxPooling2D из keras импортировать бэкэнд как K from keras.constraints import max_norm  

Мы будем использовать фреймворк глубокого обучения keras , из которого мы будем использовать различные функции. Из keras.datasets мы импортируем набор данных CIFAR-10. Это удобный ярлык: Keras содержит указатели API на наборы данных, такие как MNIST и CIFAR-10, что означает, что вы можете загрузить их с помощью всего нескольких строк кода.Таким образом, нам не нужно много работать с загрузкой данных, поэтому мы можем полностью сосредоточиться на создании модели.

Из keras.layers мы импортируем Dense (тип плотно связанного слоя), Dropout (который служит для регуляризации), Flatten (чтобы связать сверточные слои с плотными) и, наконец, Conv2D и MaxPooling2D - сопутствующие и связанные слои.

Мы также импортируем модель Sequential , которая позволяет нам красиво накладывать слои друг на друга, из кера.модели .

Затем мы импортируем бэкэнд Keras для некоторых функций подготовки данных.

Наконец, мы импортируем max_norm Constraints, что является лучшим методом исключения и должно значительно улучшить модель.

Конфигурация модели

Далее мы можем указать некоторые параметры конфигурации для модели:

  # Конфигурация модели img_width, img_height = 32, 32 batch_size = 250 no_epochs = 55 no_classes = 10 validation_split = 0.2 многословие = 1 max_norm_value = 2.0  

Образцы CIFAR-10 имеют ширину 32 пикселя и высоту 32 пикселя, поэтому мы устанавливаем img_width = img_height = 32 . Размер пакета установлен на 250, что эмпирически сработало лучше всего для CIFAR-10 с моей моделью. Я установил количество эпох на 55, потому что, как мы увидим, разница между dropout и no dropout к тому времени будет довольно ясна.

Количество классов, которые наша модель сможет обрабатывать - no_classes - равно 10, что соответствует количеству классов, поддерживаемых набором данных CIFAR-10.Для режима детализации установлено значение 1 (или True ), весь вывод выводится на экран. 20% данных обучения будут использоваться для целей проверки.

Наконец, max_norm_value установлено на 2.0. Это значение указывает максимальную норму, которая приемлема для регуляризации максимальной нормы с ограничением MaxNorm Keras. Опытным путем я обнаружил, что 2.0 - хорошее соотношение цены и качества для сегодняшней модели. Однако, если вы используете его с какой-либо другой моделью и / или другим набором данных, вы должны немного поэкспериментировать, чтобы самостоятельно найти подходящее значение.

Загрузка и подготовка данных

Следующие шаги для добавления связаны с загрузкой и подготовкой набора данных CIFAR-10:

  # Загрузить набор данных CIFAR10 (input_train, target_train), (input_test, target_test) = cifar10.load_data () # Изменить форму данных на основе стратегии "Первый канал / последний канал". # Это зависит от того, используете ли вы TF, Theano или CNTK в качестве бэкэнда. # Источник: https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py если K.image_data_format () == 'channels_first': input_train = input_train.reshape (input_train.shape [0], 3, img_width, img_height) input_test = input_test.reshape (input_test.shape [0], 3, img_width, img_height) input_shape = (3, img_width, img_height) еще: input_train = input_train.reshape (input_train.shape [0], img_width, img_height, 3) input_test = input_test.reshape (input_test.shape [0], img_width, img_height, 3) input_shape = (img_width, img_height, 3) # Анализировать числа как числа с плавающей запятой input_train = input_train.astype ('float32') input_test = input_test.astype ('float32') # Нормализовать данные input_train = input_train / 255 input_test = input_test / 255 # Преобразование целевых векторов в категориальные цели target_train = керас.utils.to_categorical (target_train, no_classes) target_test = keras.utils.to_categorical (target_test, no_classes)  

С помощью вызова Keras load_data можно очень легко загрузить CIFAR-10 в переменные для функций и целей, для наборов данных обучения и тестирования.

После загрузки данных мы изменяем их в зависимости от используемого бэкэнда, то есть Tensorflow, Theano и CNTK, чтобы независимо от бэкэнда данные имели единообразную форму.

Затем мы анализируем числа как числа с плавающей запятой, что предположительно ускоряет процесс обучения.Впоследствии мы нормализуем данные, которые ценят нейронные сети. Наконец, мы применяем to_categorical , чтобы гарантировать, что категориальные потери кроссэнтропии могут быть использованы для этой задачи мультиклассовой классификации.

Определение архитектуры

После загрузки данных мы можем определить архитектуру:

  # Создайте модель model = Последовательный () model.add (Conv2D (64, размер ядра = (3, 3), kernel_constraint = max_norm (max_norm_value), активация = 'relu', input_shape = input_shape, kernel_initializer = 'he_uniform')) модель.добавить (MaxPooling2D (pool_size = (2, 2))) model.add (Выпадение (0,50)) model.add (Conv2D (64, размер_ядра = (3, 3), kernel_constraint = max_norm (max_norm_value), активация = 'relu', kernel_initializer = 'he_uniform')) model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2))) model.add (Выпадение (0,50)) model.add (Flatten ()) model.add (Dense (256, активация = 'relu', kernel_constraint = max_norm (max_norm_value), kernel_initializer = 'he_uniform')) model.add (Dense (no_classes, activate = 'softmax'))  

Это соответствует архитектурной схеме, которую мы обсуждали ранее.Он имеет два Conv2D и связанных слоя, два плотных слоя и выводит мультиклассовое распределение вероятностей для выборки с функцией активации Softmax.

Составление и обучение

Следующим шагом является компиляция модели. Компиляция или настройка модели позволяет указать функцию потерь, оптимизатор и дополнительные показатели, такие как точность. Как уже говорилось, мы используем категориальные потери кроссэнтропии, чтобы определить разницу между прогнозом и фактической целью. Кроме того, мы используем оптимизатор Adam - в значительной степени один из стандартных оптимизаторов сегодня.

  # Скомпилируем модель model.compile (loss = keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer = keras.optimizers.Adam (), метрики = ['точность']) # Подгонка данных к модели model.fit (input_train, target_train, batch_size = размер_пакета, эпохи = no_epochs, verbose = многословие, validation_split = validation_split )  

После того, как наша модель была сконфигурирована, мы можем подогнать данные обучения к модели! Мы делаем это, задавая переменные input_train и target_train , а также размер пакета, количество эпох, режим детализации и разделение проверки.Их значения мы установили ранее.

Оценка модели

Последним шагом является добавление метрики для оценки с помощью набора тестов - чтобы определить, насколько хорошо он обобщается на данные, которые он раньше не видел. Это позволяет нам сравнивать различные модели, что мы и сделаем дальше.

  # Создание показателей обобщения оценка = model.evaluate (input_test, target_test, verbose = 0) print (f'Тест потеря: {оценка [0]} / точность теста: {оценка [1]} ')  

Полный код модели

Если вы хотите скопировать всю модель сразу, пожалуйста:

  импортные керасы из кераса.наборы данных импорт cifar10 из keras.models импорт Последовательный from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten из keras.layers импортировать Conv2D, MaxPooling2D из keras импортировать бэкэнд как K из keras.constraints import max_norm # Конфигурация модели img_width, img_height = 32, 32 batch_size = 250 no_epochs = 55 no_classes = 10 validation_split = 0,2 многословие = 1 max_norm_value = 2.0 # Загрузить набор данных CIFAR10 (input_train, target_train), (input_test, target_test) = cifar10.load_data () # Изменить форму данных на основе стратегии "Первый канал / последний канал". # Это зависит от того, используете ли вы TF, Theano или CNTK в качестве бэкэнда. # Источник: https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py если K.image_data_format () == 'channels_first': input_train = input_train.reshape (input_train.shape [0], 3, img_width, img_height) input_test = input_test.reshape (input_test.shape [0], 3, img_width, img_height) input_shape = (3, img_width, img_height) еще: input_train = input_train.изменить форму (input_train.shape [0], img_width, img_height, 3) input_test = input_test.reshape (input_test.shape [0], img_width, img_height, 3) input_shape = (img_width, img_height, 3) # Анализировать числа как числа с плавающей запятой input_train = input_train.astype ('float32') input_test = input_test.astype ('float32') # Нормализовать данные input_train = input_train / 255 input_test = input_test / 255 # Преобразование целевых векторов в категориальные цели target_train = keras.utils.to_categorical (target_train, no_classes) target_test = керас.utils.to_categorical (target_test, no_classes) # Создаем модель model = Последовательный () model.add (Conv2D (64, размер ядра = (3, 3), kernel_constraint = max_norm (max_norm_value), активация = 'relu', input_shape = input_shape, kernel_initializer = 'he_uniform')) model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2))) model.add (Выпадение (0,50)) model.add (Conv2D (64, размер_ядра = (3, 3), kernel_constraint = max_norm (max_norm_value), активация = 'relu', kernel_initializer = 'he_uniform')) model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2))) модель.добавить (Выпадение (0,50)) model.add (Flatten ()) model.add (Dense (256, активация = 'relu', kernel_constraint = max_norm (max_norm_value), kernel_initializer = 'he_uniform')) model.add (Плотный (no_classes, активация = 'softmax')) # Скомпилируем модель model.compile (loss = keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer = keras.optimizers.Adam (), метрики = ['точность']) # Подгонка данных к модели model.fit (input_train, target_train, batch_size = размер_пакета, эпохи = no_epochs, verbose = многословие, validation_split = validation_split ) # Генерация показателей обобщения оценка = модель.оценить (input_test, target_test, verbose = 0) print (f'Test loss: {score [0]} / Test precision: {score [1]} ')  

Запуск модели

Пришло время запустить модель. Откройте терминал, cd в папку, в которую вы поместили свой файл, и выполните python model_dropout.py . Затем начинается обучение!

Результаты обучения

Вообще говоря, модели сходятся с точностью приблизительно 65-75%, что не редкость для набора данных CIFAR-10. Однако важно увидеть, действительно ли модель переоснащена - и мы можем сделать это, проверив величину потерь.

Потому что какая ценность модель с точностью 75%, когда она слишком самоуверенна с точки зрения ухудшающихся потерь? Вы все равно не получите от этого никакой пользы на практике.

Я запускал модель несколько раз, каждый раз сравнивая две ситуации:

  • Выпадение и отсутствие выпадения;
  • Dropout с против Dropout без регуляризации максимальной нормы .
  • Выпадение с оптимизатором Адама против выпадения с оптимизатором SGD.

Отсев или отсутствие отсева

Разница огромна для случаев отсева и отсутствия отсева, наглядно демонстрируя преимущества отсева для уменьшения переобучения.Как вы можете видеть, в первую очередь взглянув на величину потерь, модель без Dropout довольно скоро начинает переобучаться - и это происходит значительно.

Модель с Dropout, однако, не показывает признаков переобучения, и потери продолжают уменьшаться. Вы даже получаете модель, которая значительно превосходит модель без выпадения, даже с точки зрения точности. Это отличная новость - мы не зря делали всю свою работу!

Выпадение с vs без регуляризации максимальной нормы

Давайте теперь посмотрим, что происходит, когда мы применяем регуляризацию максимальной нормы, по сравнению с тем, когда мы ее пропускаем.

Как видите, разница менее значительна, чем в случае исключения / отсутствия исключения, но все же имеет значение. Наша регуляризация максимальной нормы \ (norm = 2.0 \) (т.е. наше ограничение MaxNorm Keras) гарантирует, что переобучение не произойдет, тогда как случай без максимальной нормы начинает немного переобучаться. Действительно, результаты Srivastava et al. (2014) могут быть подтверждены: добавление регуляризации максимальной нормы в Dropout приводит к еще большей производительности.

Отсев с Адамом против отсева с SGD

Что ж, результаты для этого однозначно показывают, что Адам работает намного лучше при применении Dropout по сравнению с традиционным SGD.Скорее всего, это так, потому что Адам сочетает обновление импульса и локальных параметров, что приносит пользу процессу обучения независимо от отсева.

Сводка

В сегодняшней записи блога мы увидели, как реализовать Dropout с помощью Keras. Основываясь на некоторой теории, мы реализовали ConvNet с Python, который использует Dropout, чтобы уменьшить вероятность переобучения.

То, что Dropout действительно работает, подтвердили наши эксперименты. Обучившись на наборе данных CIFAR-10, созданная нами ConvNet испытывает существенное переоснащение при опущении Dropout, в то время как при добавлении Dropout переобучения не сообщается.

Регуляризация максимальной нормы действительно способствует отсеву, еще больше снижая вероятность переобучения. Наконец, также стало ясно, что при использовании Dropout было бы неплохо использовать Adam, а не традиционный SGD.

Спасибо за то, что прочитали MachineCurve сегодня, и я надеюсь, что вы кое-что узнали из этой статьи! 😀 Если да, я был бы рад услышать от вас - не стесняйтесь оставлять комментарии в поле для комментариев ниже. Еще раз спасибо и удачной инженерии! 😎

Список литературы

Srivastava, N., Хинтон, Г., Крижевский, А., Суцкевер, И., и Салахутдинов, Р. (2014, 15 июня). Dropout: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей. Получено с http://jmlr.org/papers/v15/srivastava14a.html

MachineCurve. (2019, 16 декабря). Что такое отсев? Уменьшите переоснащение ваших нейронных сетей. Получено с https://www.machinecurve.com/index.php/2019/12/16/what-is-dropout-reduce-overfitting-in-your-neural-networks

Keras. (нет данных). Основные слои: выпадение. Получено с https: // keras.io / Layers / core / # dropout

💡 Управляйте своим машинным обучением - также ознакомьтесь с этими сообщениями:

.

python - PyTorch - Как отключить выпадение в режиме оценки

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд
.

Смотрите также