Каре слоями: Каре слоями — 44 фото

Боб каре слоями (74 фото)

1

Bob Kare стрижка


2

Стрижка Боб филированный


3

Женская стрижка Боб градуированное


4

Стрижка Каскад Аврора


5

Каре Шегги 2019


6

Стрижка каре блондинка


7

Темный Боб каре


8

Градуированный Боб Каскад


9

Сессон Боб асимметрия


10

Брюнетки с короткой стрижкой


11

Градуированный Боб на темные волосы


12

Каре Блант Боб 2021


13

Стрижка Боб каре на средние градуированное


14

Натали Портман стрижка каре


15

Боб Каскад с челкой


16

Брюнетка с каре со спины


17

Стрижка Боб каре на средние волосы на средние волосы с челкой


18

Градуированный Боб на средние волнистые волосы


19

Градуированный Лонг Боб


20

Стрижка Лонг Боб градуированное


21

Кира Найтли асимметричный Боб


22

Градуированный Боб на темные волосы


23

Боб каре рваная стрижка


24

Длинный Боб каскадом


25

Асимметричное Боб каре колорирование


26

Стрижка градуированное Гаврош


27

Причёски и окрашивание на средние волосы


28

Многослойный Боб слоистый Боб на средние волосы


29

Градуированное каре на средние волосы


30

Виктория Бекхэм стрижка Боб


31

Каре Боб градуированное балаяж


32

Каре Боб градуированное ассиметричное


33

Шегги Боб Каскад


34

Пепельный Боб каре


35

Стрижки женские Боб не каре Боб


36

Стрижка Боб градуированный


37

Стрижка Лонг Боб градуированное


38

Стрижка Боб на средние волосы с челкой градуированный


39

Градуированное удлинённое каре с чёлкой


40

Стрижка каре Bob Kaskad на средние волосы


41

Градуированное Боб каре с удлинением


42

Боб каре градуированное и Каскад


43

Градуированное Боб каре с удлинением


44

Стрижка каре прямое градуированное на средние волосы


45

Медное каре градуированное


46

Стрижка Боб каре на средние градуированное


47

Стрижка Боб на средние волосы с челкой градуированный


48

Стрижка Боб градуированный рваный


49

Градуированный Боб Каскад


50

Стрижка Боб Каскад


51

Стрижка каре Bob Kaskad


52

Стрижка Каскад градуированный на средние


53

Шегги стрижка Скарлетт Йоханссон


54

Лонг Боб Каскад на средние волосы


55

Косое каре на ножке


56

Боб на удлинение с челкой


57

Стрижка Лонг Боб градуированное


58

Каре Боб градуированное ровное


59

Слоистая стрижка на средние волосы


60

Градуированное Боб каре рыжие волосы


61

Стрижка Шегги Боб на средние волосы


62

Стрижка Лонг Боб градуированное


63

Натали Портман каре с челкой


64

Стрижка каре Bob Kaskad


65

Стрижки на средние волосы Боб каре с удлинением


66

Каре Бобс челкрй на удле


67

Градуированное каре без челки на средние вол


68

Классический Боб стрижка


69

Стрижки на средние волосы Боб каре с удлинением


70

Стрижка Боб градуированный вид


71

Градуированный Боб на темные волосы


72

Сколько стоит причёска каре


73

Удлинённый Боб градуированный на средние волосы


74

Мина Сувари стрижка Боб

самое модное каре 2022 года

Боб-каре — универсальная стрижка, которая одинаково хорошо смотрится на обладательницах тонких и густых волос. При этом вариантов этой прически существует целая масса. Например, в этом сезоне стилисты рекомендуют присмотреться к слоеной версии классического боба — разбираемся, что это такое, и вдохновляемся примерами звезд!

Теги:

Белла Хадид

Селена Гомес

Билли Айлиш

модные стрижки

Стрижка-каре

Instagram (Социальная сеть признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации)

Весна — всегда время перемен. Именно в этот период мы вдохновляемся солнцем и наконец выбираемся из своего «шерстяного кокона», в который кутались холодные зимние месяцы. С приходом тепла мы отчаянно нуждаемся в ярких красках и как раз поэтому присматриваемся к ультрамодным трендам в макияже и маникюре и мечтаем о смене имиджа.

Если ты как раз находишься в поисках вариантов новой стрижки, которую сможешь наконец не прятать под шапкой или платком, приглядись к новому hair-тренду — прическе со вкусным названием слоеный боб! Именно этому варианту сейчас отдают предпочтение Люси Хейл и многие другие звезды.

В чем отличие обновленной версии каре от классического боба или, к примеру, от еще одной стильной версии этого сезона — ультравлажного боба? В универсальной форме, благодаря которой прическа выглядит очень живой и естественной — никакого эффекта парика.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Слоеный боб также можно назвать текстурированным, потому что его главными фишками являются объем, подвижность и воздушность. Все это достигается за счет правильной техники, которую парикмахер использует в процессе стрижки. В отличие от обычного многослойного каре эта стильная стрижка смотрится дерзко за счет немного рваных концов, но при этом сохраняет четкую фактуру.

 

ЭТО ИНТЕРЕСНО

Селена Гомес и другие звезды, которые изменились после развода

В личной жизни Селены не все так гладко… После очередного расставания с Джастином Бибером она решила измениться (хотя бы внешне) — сначала певица стала на пару тонов светлее, потом подстриглась (стала ходить с каре), а затем и вовсе стала пепельной блондинкой с темными корнями. Но сейчас Гомес снова перешла на темную сторону, став брюнеткой.

1 из 5

Еще одним плюсом модной в этом сезоне версии каре является его совершенная неприхотливость! Уложить такую прическу, как в салоне, не составит никакого труда. Однако следует учитывать, что больше всего эта стрижка подойдет обладательницам прямых от природы волос. Дело в том, что девушкам с вьющейся или кудрявой шевелюрой просто придется тратить больше времени и сил на укладку.

Также слоеное боб-каре преобразит тебя, словно Золушку из сказки, если природа одарила тебя тонкими волосами.  Такая стрижка визуально сделает твою шевелюру более пышной: с ней будет казаться, что волос на твоей голове больше раза в два — не о такой ли роскошной гриве мы все мечтаем?

У нас есть несколько советов по укладке слоеного боб-каре — с ними твоя стрижка будет смотреться круто и максимально выигрышно. Прямые волосы достаточно просто высушить волосы феном, направляя поток горячего воздуха спереди вверх и по бокам — такая техника укладки поможет придать волосам дополнительный объем как на макушке, так и по всей длине.

В качестве финального штриха воспользуйся текстурирующим спреем, чтобы добавить прическе жизни. Если же ты обладательница вьющихся волос, для укладки слоеного боба понадобится утюжок, который поможет придать нужную форму непослушным локонам. Вместе с экспертом мы собрали и другие варианты модного каре, вдохновившись образами звезд. Возьми эти стрижки на заметку, если слоеный боб — все же не твой вариант!  

Иван Иванов

творческий партнер L’Oréal Professionnel Paris

Билли Айлиш

Wolf cut — очень модная стрижка в этом сезоне, которая напоминает рокерский маллет из 80-х, но в современном прочтении. Удлиненный затылок, натуральный объем и нарочито небрежная текстура добавляют бунтарскую нотку, однако it-girls сочетают эту прическу и с женственными платьями. Wolf cut подходит всем, кроме обладательниц тонких и не очень густых волос, — в этом случае не получится создать нужную текстуру.

Тейлор Хилл

Сериал «Эмили в Париже» заставил нас тосковать по городу любви и добавить в образ французского шика. Остромодный вариант для коротких волос — повторяй за Тейлор Хилл! Верхняя часть волос стрижется короче, чем вся длина. Такое текстурное каре выглядит объемно и не требует сложной укладки.

Хантер Шафер

После первого сезона «Эйфории» все копировали мейк героини Хантер Шафер, а во втором ее героиня Джулс поразила всех эффектным каре, разнообразными укладками и слегка мрачными черными прядями. Главный секрет такого образа — слои и текстура. Отличная стрижка для тех, кто устал от однообразного ровного среза и хочет свободы!

Селена Гомес

Такое каре, как у Селены, стрижется по классической технике: каждый слой длиннее другого, за счет чего волосы сами по себе начинают закручиваться в сторону лица.

Волосы у Селены пористые и слегка вьются — если у тебя такая же текстура, используй средства против пушения, чтобы сохранить гладкость укладки.

Белла Хадид

Скорее всего, на Белле парик, но почему бы не вдохновиться формой и необычным окрашиванием, которые взорвали Инстаграм (Социальная сеть признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации)? Короткая рваная челка подходит девушкам с высоким лбом и симметричным овальным лицом — и Белла как раз из таких. Если хочется рискнуть, бери пример с модели.

р — Пакет Caret с «nnet» см. вес скрытого слоя

Задавать вопрос

спросил

Изменено 7 лет, 10 месяцев назад

Просмотрено 1к раз

Часть R Language Collective

Я использую пакет Caret для обучения модели с помощью метода «nnet». Это работает, но мне нужно увидеть веса, используемые в скрытых слоях. Это возможно, когда мы используем функцию nnet напрямую:

 model<-nnet(Data[5:8], Data[4],size=10,maxit=100000,linout=T,decay=0.1)
модель$wts
 [1] 9.160050e-01 1.184379e+00 -1.201645e+00 1.041427e+00 -2.367287e-03 6.861753e+00 1.223522e+00 -1.875841e+01 -1.233203e-02
[10] 5,281464e-01 -1,605204e+00 1,497933e+00 -2,882815e+00 -1,511277e+01 2,732411e-01 -2,999315e+01 1.498460e-01 -9.405826e-01
[19] -2.800337e+00 9.600647e-02 1.588405e+00 -2.106175e+00 -8.807753e+00 2.762392e+01 2.091118e-01 3.265564e+01 6.516821e-01
[28] 1.304455e-01 -7.633166e+00 1.017017e-02 6.366411e+01 -2.902564e-02 1.376147e-01 -8.353788e+00 6.376588e-04 5.995577e+00
[37] 1.176301e+01 -8.569926e+00 1.971122e+01 -2.358067e-01 3.971781e+01 1.940421e-01 1.755913e-01 -5.817047e+00 1.988909e-03
[46] 1,408106e+00 -1,549250e+00 1,757245e+01 -5,760102e+01 1,001197e+00 -5,493371e+00 4,786298e+00 6,049659e+00 -1,762611e+01
[55] -9,598485e+00 -1,716196e+01 6,477683e+00 -1,971476e+01 4,468062e+00 2,125993e+01 4,683170e+01

Как я могу увидеть вес при использовании пакета каретки?

 mynnetfit <- train(DC ~ T+c+f+h, data = Data1, method = "nnet",
    maxit = 1000, tuneGrid = my. grid, trace = T, linout = 1, trControl = ctrl)
  • r
  • нейронная сеть
  • nnet

Объект модели mynnetfit имеет компонент finalModel класса nnet . Затем вы можете ввести coef(mynnetfit$finalModel) , чтобы получить веса узлов.

Например,

 библиотека (вставка)
## симулировать данные
set.seed(1)
дата <- LPH07_2(100, 20)
mod <- train(y ~ ., data=dat, method="nnet", trace=FALSE, linout=TRUE)
coef(mod$finalModel)
    b->h2 i1->h2 i2->h2 i3->h2 i4->h2 i5->h2 i6->h2 i7->h2 i8->h2 i9->h2
 -0,7622230 8,5760791 9,6162685 -13,0549859 5,3306854 8,1679126 3,1832575 -5,4354694 4,8410017 -6,3811887
    i10->h2 i11->h2 i12->h2 i13->h2 i14->h2 i15->h2 i16->h2 i17->h2 i18->h2 i19->h2
  7,0813781 3,4709351 5,6444663 4,2530566 0,6594511 0,5579828 23,5802215 5,0381758 -0,4883967 -13,0613378
    i20->h2 i21->h2 i22->h2 i23->h2 i24->h2 i25->h2 i26->h2 i27->h2 i28->h2 i29->h2
 11,8905272 -0,2732984 -4,5190578 -2,3095693 0,8891562 1,7922645 -0,4666446 -1,0980723 -4,7742597 -5,1603453
    i30->h2 i31->h2 i32->h2 i33->h2 i34->h2 i35->h2 i36->h2 i37->h2 i38->h2 i39->h2
 -0,1285864 2,2160653 0,29
 -5,1722264 -4,8375324 1,4537326 -1,6870400 -2,1019009 1,3542151 0,7036545
    i40->h2 b->о h2->о
 -2,1592154 10,7700684 -27,4712736
 
 Зарегистрируйтесь или войдите в систему 
 Зарегистрируйтесь с помощью Google
 Зарегистрироваться через Facebook
 Зарегистрируйтесь, используя электронную почту и пароль
 Опубликовать как гость 
 Электронная почта
 Требуется, но не отображается
 Опубликовать как гость 
 Электронная почта
 Требуется, но не отображается
 Глава 3.
  Сверточные нейронные сети
библиотека (керас)
library(tensorflow)

3.1 3.1 Классификация изображений с помощью MLP

3.1.1 3.1.1 Входной слой

Давайте начнем с построения модели, которая начнется с выравнивания матрицы изображения 28x28 в вектор.

 модель <- keras_model_sequential() %>%
  layer_flatten(input_shape = c(28,28))

Отлично, теперь давайте добавим несколько скрытых слоев.

3.1.2 3.1.2 Скрытые слои

Мы хотим добавить два плотных слоя с 512 узлами.

 модель %>%
  layer_dense (единицы = 512, активация = "relu") %>%
  layer_dense (единицы = 512, активация = "relu")

3.1.3 3.1.3 Выходной слой

Теперь нам нужно добавить выходной слой с помощью softmax для чисел 1-10.

 модель %>%
  layer_dense(units = 10, активация = "softmax")

Чтобы увидеть всю модель вместе - и то, что она производит

 #sequential model
модель <- keras_model_sequential() %>%
  # сгладить ввод
  layer_flatten (input_shape = c (28,28)) %>%
  
  #два скрытых слоя
  layer_dense (единицы = 512, активация = "relu") %>%
  layer_dense (единицы = 512, активация = "relu")%>%
  
  #выходной слой
  layer_dense (единицы = 10, активация = «softmax»)
резюме(модель) 
 ## Модель: "sequential_9"
## ______________________________________________________________________________________________
## Слой (тип) Параметр выходной формы #
## =============================================== ==============================================
## flatten_7 (Свести) (Нет, 784) 0
## ______________________________________________________________________________________________
## плотности_23 (Плотный) (Нет, 512) 401920
## ______________________________________________________________________________________________
## плотности_24 (Плотный) (Нет, 512) 262656
## ______________________________________________________________________________________________
## плотности_25 (Плотность) (Нет, 10) 5130
## =============================================== ==============================================
## Всего параметров: 669,706
## Обучаемые параметры: 669 706
## Необучаемые параметры: 0
## ______________________________________________________________________________________________

3.

1.4 3.1.3 БОНУС - подходит

Сначала возьмем mnist из keras. Мы упорядочим его между 0 и 1, чтобы ускорить сходимость, и используем to_categorical() для меток, чтобы мы могли использовать softmax

 # получить набор данных из библиотеки keras
mnist <- dataset_mnist()
train_images <- mnist$train$x / 255 #некоторая регуляризация
train_labels <- to_categorical(mnist$train$y)
test_images <- mnist$test$x / 255 #некоторая регуляризация
test_labels <- to_categorical(mnist$test$y)

Как выглядят эти изображения?

 plot_mnist <- function(x){
    train_images[x,] %>%
    as.raster(max = 1) %>%
    сюжет()
}
номинал (mfrow = c (2,2))
for(i in c(1,16,72,95)) plot_mnist(i) 

 par(mfrow = c(1,1))

Давайте скомпилируем сеть, используя стохастический градиентный спуск в качестве нашего оптимизатора, исследуя категориальная кроссэнтропия как наша функция потерь и выходная точность.

 модель %>%
  компилировать(
    оптимизатор = "rmsprop", #алгоритм оптимизации
    потеря = "categorical_crossentropy",
    метрики = с («точность»)
  )

Отлично! Так…. давай подгоним!

 история <- модель %>%
  подходит (х = train_images,
      у = метки_поезда,
      эпохи = 10,
      размер партии = 128)
plot(history) 
 ## `geom_smooth()` с использованием формулы 'y ~ x'

Мы также можем оценить эту модель по тестовым данным.

 модель %>% оценка (test_images, test_labels) 
 ## точность потери
## 0.1211862 0.9787000

Посмотрите, какая точность! Неплохо!

Разберемся подробнее с каретка и посмотрите, насколько хорошо ведет себя модель для каждого числа.

 библиотека(вставки)
pred_mnist <- модель %>% прогноз_классов (тестовые_изображения)
матрица путаницы (данные = фактор (пред_мнист, уровни = 0:9),
                ссылка = фактор(mnist$test$y, уровни = 0:9)) 
 ## Матрица путаницы и статистика
##
##           Ссылка
## Прогноз 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## 0 974 0 3 2 1 4 4 1 6 3
## 1 2 11290 0 1 0 3 4 1 2
## 2 1 3 1022 6 11 1 3 16 8 1
## 3 0 0 2 991 0 10 1 1 6 5
## 4 0 0 0 0 944 0 1 0 1 4
## 5 0 1 0 4 0 873 12 0 7 4
## 6 2 1 1 0 5 1 932 0 0 0
## 7 1 1 2 3 7 1 0 1004 3 8
## 8 0 0 2 2 1 1 2 1 939 3
## 90 0 0 2 12 1 0 1 3 979
##
## Общая статистика
##
## Точность: 0,9787
## 95% ДИ: (0,9757, 0,9814)
## Нет информации Скорость: 0,1135
## P-значение [Acc > NIR]: < 2. 2e-16
##
## Каппа: 0,9763
##
## Тест Макнемара P-значение: нет данных
##
## Статистика по классам:
##
## Класс: 0 Класс: 1 Класс: 2 Класс: 3 Класс: 4 Класс: 5 Класс: 6 Класс: 7
## Чувствительность 0,9939 0,9947 0,9903 0,9812 0,9613 0,9787 0,9729 0,9767
## Специфичность 0,9973 0,9985 0,9944 0,9972 0,9993 0,9969 0,9989 0,9971
## Pos Pred Value 0,9760 0,9886 0,9534 0,9754 0,9937 0,9689 0,9894 0,9748
## Отрицательное предыдущее значение 0,9993 0,9993 0,9989 0,9979 0,9958 0,9979 0,9971 0,9973
## Распространенность 0,0980 0,1135 0,1032 0,1010 0,0982 0,0892 0,0958 0,1028
## Уровень обнаружения 0,0974 0,1129 0,1022 0,0991 0,0944 0,0873 0,0932 0,1004
## Распространенность обнаружения 0,0998 0,1142 0,1072 0,1016 0,0950 0,0901 0,0942 0,1030
## Сбалансированная точность 0,9956 0,9966 0,9924 0,9892 0,9803 0,9878 0,9859 0,9869
## Класс: 8 Класс: 9
## Чувствительность 0,9641 0,9703
## Специфичность 0,9987 0,9979
## Позиция Пред значение 0,9874 0,9810
## Отрицательное предыдущее значение 0,9961 0,9967
## Распространенность 0,0974 0,1009
## Уровень обнаружения 0,0939 0,0979
## Распространенность обнаружения 0,0951 0,0998
## Сбалансированная точность 0,9814 0,9841

Довольно хорошо. Немного фанковости с пятерками и восьмерками, а в остальном неплохо.

3.2 3.4 Классификация изображений с использованием CNN

3.2.1 3.4.1 Построение архитектуры модели

Хорошо, давайте построим CNN для анализа MNIST.

 model_cnn <- keras_model_sequential() %>%
  
  layer_conv_2d (фильтры = 32, kernel_size = c (3,3),
                шаги = 1, отступы = "то же самое",
                активация = "relu", input_shape = c(28,28,1)) %>%
  layer_max_pooling_2d (pool_size = c (2,2)) %>%
  
  layer_conv_2d (фильтры = 64, kernel_size = c (3,3),
                шаги = 1, отступы = "то же самое",
                активация = "релу") %>%
  layer_max_pooling_2d (pool_size = c (2,2)) %>%
  
  layer_flatten() %>%
  layer_dense (единицы = 64, активация = "relu") %>%
  layer_dense (единицы = 64, активация = "relu") %>%
  layer_dense (единицы = 10, активация = "softmax")

Итак, на что это похоже?

 model_cnn 
 ## Модель
## Модель: "sequential_10"
## ______________________________________________________________________________________________
## Слой (тип) Параметр выходной формы #
## =============================================== ==============================================
## conv2d_9 (Conv2D) (Нет, 28, 28, 32) 320
## ______________________________________________________________________________________________
## max_pooling2d_8 (MaxPooling2D) (Нет, 14, 14, 32) 0
## ______________________________________________________________________________________________
## conv2d_10 (Conv2D) (Нет, 14, 14, 64) 18496
## ______________________________________________________________________________________________
## max_pooling2d_9 (MaxPooling2D) (Нет, 7, 7, 64) 0
## ______________________________________________________________________________________________
## flatten_8 (Свести) (Нет, 3136) 0
## ______________________________________________________________________________________________
## плотности_26 (Плотность) (Нет, 64) 200768
## ______________________________________________________________________________________________
## плотности_27 (Плотность) (Нет, 64) 4160
## ______________________________________________________________________________________________
## плотности_28 (Плотность) (Нет, 10) 650
## =============================================== ==============================================
## Всего параметров: 224,394
## Обучаемые параметры: 224 394
## Необучаемые параметры: 0
## ______________________________________________________________________________________________

3.

2.2 Бонус: давайте сопоставим это и сравним производительность

Во-первых, нам нужно немного изменить размеры данных, чтобы был один слой (черный и белый). Не волнуйтесь, мы уже изменили масштаб.

 train_images_cnn <- array_reshape (train_images, c (nrow (train_images), 28, 28, 1))
test_images_cnn <- array_reshape(test_images, c(nrow(test_images), 28, 28, 1)) 
 модель_cnn %>%
  компилировать(
    оптимизатор = "rmsprop", #алгоритм оптимизации
    потеря = "categorical_crossentropy",
    метрики = с («точность»)
  )
history_cnn <- model_cnn %>%
  подходит (х = train_images_cnn,
      у = метки_поезда,
      эпохи = 10,
      размер партии = 128,
      перемешать = ИСТИНА)
сюжет (история_cnn)

Мы также можем оценить его, как и раньше. ## 0,03208445 0,99140000

Вау. Это чертов сайт лучше.

И матрица путаницы и разбивка по классам.

 пред_мнист <- модель %>% прогноз_классов (тест_изображений)
матрица путаницы (данные = фактор (пред_мнист, уровни = 0:9),
                ссылка = фактор(mnist$test$y, уровни = 0:9)) 
 ## Матрица путаницы и статистика
##
##           Ссылка
## Прогноз 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## 0 974 0 3 2 1 4 4 1 6 3
## 1 2 11290 0 1 0 3 4 1 2
## 2 1 3 1022 6 11 1 3 16 8 1
## 3 0 0 2 991 0 10 1 1 6 5
## 4 0 0 0 0 944 0 1 0 1 4
## 5 0 1 0 4 0 873 12 0 7 4
## 6 2 1 1 0 5 1 932 0 0 0
## 7 1 1 2 3 7 1 0 1004 3 8
## 8 0 0 2 2 1 1 2 1 939 3
## 90 0 0 2 12 1 0 1 3 979
##
## Общая статистика
##
## Точность: 0,9787
## 95% ДИ: (0,9757, 0,9814)
## Нет информации Скорость: 0,1135
## P-значение [Acc > NIR]: < 2.

Добавить комментарий