Размер 32: Размеры джинсов 32 cm размера

Содержание

Размер джинсов 32 — это какой российский: женские и мужские размеры

Автор Оксана Никитина На чтение 5 мин. Просмотров 10.6k. Опубликовано Обновлено

Для российского потребителя размеры 30 или 32 очень маленькие и однозначно не взрослые. Так уж сложилось, что даже худенькие девушки носят 40, а все, что меньше этого показателя, относится к подростковой или даже детской одежде, если брать русскую систему маркировки.

Поэтому нет ничего удивительного, когда, увидев 32 размер женских джинсов, потенциальные покупательницы задаются вопросом: а какой это вообще размер, и кому он может подойти? И почему именно такое число указано на взрослой модели? Сегодня мы подробно расскажем, какой это русский размер – 32, и на какие параметры рассчитан.

Как быстро вычислить свой стандарт в американской системе

Начнем с того, что джинсы – американское изобретение, следовательно, все мерки, по которым шьются стандартные модели, снимаются в дюймах. Вот почему показатели, которые ставятся на изделия производства США или Великобритании, всегда нужно умножать на 2,54 – тогда получится привычная для российских размеров величина в сантиметрах.

Но и это еще не все. Производя женские джинсы, фирмы США опираются на два основных параметра:

  • W, или полнота – обхват талии в дюймах, но нужно будет перевести в сантиметры;
  • L, или ростовка – длина штанины по внутреннему шву, тоже дюймы, нужно перевести в сантиметры.

Именно эти числа указываются на джинсовых изделиях. Если ориентироваться по ним, то показатель полноты 32 соответствует 81,28 см в талии, или на русский размер – 48-50.

Число 32, соответствующее параметру L, означает, что такие джинсы идеально сядут на девушку, чей рост составляет примерно 166-170 см. Маркировка будет выглядеть так: W32/L32.

Однако сегодня существуют и другие размерные системы: европейская, международная. Даже американские модели иногда маркируются иначе: не по показателям W/L, а по цифровому значению размера. Например, для женских изделий это будут числа от 6 до 30, а для мужских – от 30 до 60.

Чтобы точно не запутаться в многообразии чисел и букв, предлагаем вот такую простую таблицу соответствия. Зная свой размер в русской системе, вы легко определите, какая модель подойдет вам в любой другой.

Для женщин:

Объем бедер (см) Показатель W на джинсах Российский размер Европейский США Англия Международная маркировка
88 24/25 40 34 6 8 XS
92 26/27 42 36 8 10 S
96 27/28 44 38 10 12 S
100 29/30 46 40 12 14 M
104 31/32 48 42 14 16 M
108 33/34 50 44 16 18 L
112 34 52 46 18 20 L
116 34/35 54 48 20 22 XL
120 35 56 50 22 24 XL
124 36 58 52 24 Нет XL
130 Нет 60 54 26 Нет XXL
134 Нет 62 56 28 Нет XXL
138 Нет 64 58 28-30 Нет XXXL/BXL

Для мужчин таблица выглядит иначе:

Объем талии (см) Показатель W (полнота) Российский размер Европейский США Международный
66-71 24 40 38 30 XXS
71-76 26 42 40 32 XXS-XS
71-76 28 44 42 34 XS
76-81 30 46 44 36 S
81-86 32 48 46 38 M
86-91 34 50 48 40 L
86-91 36 52 50 42 L-XL
91-96 38 54 52 44 XL
96-101 40 56 54 46 XXL
101-106 42 58 56 48 XXXL
106-111 44 60 58 50 XXXL
111-116 46 62 60 52 XXXL-XXXXL
116-121 48 64 62 54 XXXXL

Пользоваться таблицей совсем не сложно, особенно, если знаешь свою российскую размерную маркировку. Ориентируясь по приведенным данным, можно определить соответствующий показатель в любой из принятых во всем мире систем.

Турецкие и китайские джинсы

Немного сложнее разобраться в маркировках турецких или китайских, корейских джинсов. Нередко азиатские производители используют международные буквенные обозначения, но ориентироваться на них не стоит.

К сожалению, часто такие изделия «маломерят»: вроде обозначение соответствующее вашему размеру, но вещь мала, не налезает или налезает очень плотно. Это связано с тем, что азиаты по комплекции значительно отличаются от европейцев, и хотя используют ту же размерную маркировку, изделия могут не подойти. Вот почему при заказе таких джинсов из интернет-магазинов, рекомендуем общаться непосредственно с продавцом и уточнять параметры понравившейся модели.

Значения буквенной аббревиатуры на американских джинсах

Чаще всего американские джинсовые модели маркируются по двум показателям – W и L. Что обозначают эти буквы, мы уже рассказали выше. Как перевести их в русское значение, тоже объяснили.

Однако есть и еще один буквенный показатель, который используется реже, – H. Это тоже полнота, но измеренная по объему бедер, а не талии. Указывается, как правило, в дюймах. Чтобы определить значение в сантиметрах, необходимо указанное число умножить на 2,54. Например, если h42, то при умножении 32 на 2,54 получаем такую формулу:

32 * 2,54 = 81,28.

Такой объем бедер должен быть у человека, которому подойдет рассматриваемая модель. Так как взрослые показатели начинаются от 88 (обхват бедер в см), то это, скорее всего, детское изделие. Параметр H используется редко, чаще проставляется W – обхват талии.

Кроме того, на любых зарубежных джинсах могут проставляться другие буквенные значения, относящиеся к международной системе:

  • S – маленькие размеры (от англ. small, или «маленький»)
  • M – средние (от англ. medium, или «средний»)
  • L – большие (от англ. large, или «большой)
  • X – приставка «очень» (от англ. eXtra, «сверх»).

Конечно, сегодня систем маркировок очень много, и в них легко запутаться. Поэтому советуем запомнить: если вы покупаете европейские джинсы (Франция, Германия, Италия), ориентируйтесь по соответствующей графе в приведенной выше табличке. Или же, если используется буквенная маркировка, то по международной системе.

Если берете американскую модель, то смотрите, какие буквы и цифры используются в маркировке. Всего вариантов может быть три. Первый – по показателям W (реже H) и L. Это полнота и длина по внутреннему шву, выражаются в дюймах, само значение размера выражено в буквах и числах.

Второй вариант маркировки – по международным стандартам, которые придуманы были тоже в США. Это буквенная кодировка S, M, L и X.

Третий вариант – собственно американский, по их внутренней размерной системе. Как правило, пишется слово size и указывается число: для женских моделей от 6 до 30, для мужских – от 30 до 56 (58, 60 практически не используются).

Будьте внимательны в определении системы маркировки – и тогда уже точно не ошибетесь и выберите именно те джинсы, которые идеально сядут по фигуре.

Уважаемые читатели сайта Tkan.Club, если у вас остались вопросы по этой теме – мы с радостью на них ответим. Оставляйте свои отзывы, комментарии, делитесь историями если у вас был опыт подбора 32 размера джинс! Ваш жизненный опыт может пригодиться другим читателям.

32 размер джинс — это какой российский

Джинсы, по праву можно назвать одной из базовых деталей современного поколения. Они чудесно подойдут под любой стиль одежды и обуви. Покупая какую-нибудь обновку через интернет на сайтах часто можно заметить буквенные аббревиатуры. Но, к примеру, какой это 32 размер джинсов знает далеко не каждый. По большому счету разобраться в мужских, женских и детских стандартах не так уж сложно. 

На сегодняшний день, существует несколько таблиц, у которых можно найти соответствия наших размеров с международными системами расчетов.

Таблица женских размеров джинсов:

Ваш русский
размер

Обхват
талии (см)

Обхват
бедер (см)

W — Размер
США

38

58-60

89-91

24

40

60,5-63

91,5-94

25

42

63,5-65

94,5-96

26

42/44

65,5-68

96,5-99

27

44

68,5-70

99,5-101

28

44/46

70,5-73

101,5-104

29

46

73,5-75

104,5-106

30

46/48

75,5-79

106,5-110

31

48

79,5-82

110,5-113

32

48/50

82,5-87

113,5-118

33

50

87,5-92

118,5-123

34

50/52

92,5-97

123,5-128

35

52

97,5-102

128,5-133

36

54

102,5-107

133,5-138

38


С помощью данной таблицы легко можно узнать, какие женские джинсы 32 размера будут соответствовать нумерации США.

Для мужчин существует отдельная таблица расчетов:

Ваш русский
размер

W — обхват
талии (см)

H — обхват
бедер (см)

Размер
США

44

70-72

89-91

28

44/46

72,5-75

91,5-94

29

46

75,5-77

94,5-96

30

46/48

77,5-80

96,5-99

31

48

80,5-82

99,5-101

32

48/50

82,5-85

101,5-104

33

50

85,5-87

104,5-106

34

50/52

87,5-92

104,5-106

35

52

92,5-95

106,5-110

36

54

95,5-99,5

110,5-114

38

56

100-103

114,5-118

40

58

104-108

118,5-122

42

60

109-113

123-125

44

 По каким меркам вычисляются стандарты 

С данных из таблицы можно сделать следующее заключения, суть которого лежит в том, что стандарты вычисляются исключительно по двум критериям:

  • Обхват талии.

  • Обхват бедер.

Длина изделия не относиться к основным параметрам, так как в зависимости от фасона штанов она может быть достаточно разной (брюки, шорты, бриджи и т.д.).  Но все же на бирках американских штанов можно встретить аббревиатуру L. Именно этот параметр и отвечает за длину внутреннего шва готового изделия.

Например, для того чтобы определить параметр мужских джинсов, можно воспользоваться следующей таблицей:

Размер

Мужские параметры

L, см

Рост, см

30

72-77

170-185

32

77-82

185-197

34

82-87

>200

 Для женщин эти цифры отличаются не сильно:

Размер

Женские параметры

L, см

Рост, см

30

72-77

162-170

32

77-82

170-178

34

82-87

178-186

За основу расчета берется соотношения роста и длины внутреннего шва джинсов.

Как быстро вычесть свой стандарт в американской системе

Существует один небольшой секрет как быстро и даже без помощи таблицы определить значения американского размера на русский. Все что вам нужно сделать, так это прибавить цифру 16 до значения стандартов России или же наоборот.  Таким образом, если ваш русский размер женских джинсов равен 48, то решив 48-16=32, вы узнаете значения своего параметра в американской системе. Это настолько простая система вычисления, что с ней разберется даже ребенок. Между прочим, для мужчин данная методика также подходит.

Но что делать, если вы не знаете собственных размеров ни в русской, ни в американской системе? В таком случае, вам придется воспользоваться старым дедовским методом:

  • Возьмите простую сантиметровую ленту.

  • Измерьте обхват бедер. Замеры необходимо проводить по наиболее выпуклым точкам ягодиц.

  • Измерьте обхват талии. Для этого вам необходимо установить сантиметровую ленту по самой тонкой линии, которая находится немного выше пупка.

  • Полученные результаты сверьте с данными таблицы.

  • К полученному результату прибавьте единицу. При первой стирке изделия немного может сесть, поэтому, чтобы джинсы хорошенько на вас сидели, возьмите их с запасом.

  • Существует еще одна методика вычисления размера:

  • Возьмите старые штаны, которые хорошо на вас сидят.

  • Возьмите сантиметровую ленту и измерьте расстояния между крайними точками изделия по линии расположения пуговиц.

  • Полученный результат умножьте на два и разделите на значения одного дюйма (2.54 см).

  • Так как вы снимали мерки со штанов, которые возможно уже сели после стирки, то необходимо от результата вычислений отнять 1.

Таким образом, мы можем считать, что 32 размер джинсов это 48 русский.

Значения буквенной аббревиатуры на американских джинсах

Часто на бирках джинсов, которые вы купили за границей можно встретить две буквенные аббревиатуры — W и L.

  • Первый параметр – это объем талии. Измерения данного показателя будет зависеть от еще одного параметра – H (объем бедер).

  • Второй показатель — указывает на длину изделия по внутреннему шву и зависит от особенностей фигуры, а также фасона джинсов.

Эти параметры для мужчин и женщин определяются по-разному. Поэтому, чтобы определить какому русскому 32 размеру джинсов соответствует международный стандарт, воспользуйтесь следующими таблицами:

Женские размеры

Размер

Первый параметр W, см (объем талии)

Второй параметр H, см (обхват бедер)

24

58-60.5

89-91.5

25

60.5-63

91.5-94

26

63-65.5

94-96.5

27

65.5-68

96.5-99

28

68-70.5

99-101.5

29

70.5-73

101.5-104

30

73-75.5

104-106.5

31

75.5-79

106.5-110

32

79-82.5

110-113.5

33

82.5-87

113.5-118

34

87-92

118-123

35

92-97

123-128

Мужские размеры

Размер

Первый параметр W, см (объем талии)

Второй параметр H, см (обхват бедер)

28

70-72

89-91.5

29

72.5-75

91.5-94

30

75-77.5

94-96.5

31

77.5-80

96.5-99

32

80-82.5

99-101.5

33

82.5-85

101.5-104

34

85-87.5

104-106.5

36

87.5-92.5

106.5-110.5

38

95-100

110.5-114

40

100-103

114-118

42

104-108

118-122

44

109-113

123-125

При покупке джинсов не забудьте обратить внимания на качество материала, из которого они изготовлены, а также на надежность прошивки всех швов и карманов.

Не зависимо от возраста – джинсы подходят практически всем. Поэтому спешите себе заказать в интернет – магазине какую-нибудь обновку. С таким нарядом вы будете в любой компании выглядеть на все 100.

таблица в см и дюймах. Модели с диагональю 32 и 40, 55 и 65. Как измерить в сантиметрах и узнать, сколько это будет в дюймах? Как выбрать?

Телевизор играет важную роль в жизни многих людей. Это не просто техника для досуга, но и элемент интерьера. Современные телевизоры больше не ограничены набором простых функций. Они позволяют смотреть любимые фильмы и играть в игры. А также телевизор можно использовать в качестве дополнительного монитора для ПК или ноутбука.

Какие бывают размеры?

Размер телевизора, точнее, его экрана, указывается в дюймах. Максимальная диагональ панели составляет 150». Это немного усложняет понимание, ведь большинство людей ориентируется лишь в сантиметрах. Для начала стоит отметить, что многие современные телевизоры имеют маркировку «4: 3» или «16: 9». Эти числа сообщают о соотношении сторон.

Когда-то давно весь контент производился в формате 1: 1, экраны были квадратными. Удобно для фотографий, ведь можно расположить объект как горизонтально, так и вертикально. Потом появился формат 5: 4, который постепенно эволюционировал в 4: 3. В таком случае высота экрана используется в качестве условной единицы, а вот ширина зависит от нее.

Формат 4: 3 является практически аутентичным квадратом. Именно его использовали при зарождении телевидения. Со временем этот формат стал стандартным для аналогового сигнала. Это было привычно и удобно.

Цифровое телевидение стало причиной дальнейшего развития. Техника и требования к ней изменились. Широкоформатные картинки и разрешение 16: 9 стало более популярным.

Увеличенная площадь позволяет, действительно, наслаждаться просмотром качественных фильмов.

Если диагональ у двух телевизоров одинаковая, а соотношение сторон разное, то габариты также будут различаться. При формате 4: 3 ТВ будет более квадратным, а вот при 16: 9 – вытянутым в длину. Стоит отметить, что новый формат позволил расширить углы обзора.

Таблица приблизительных размеров популярных панелей при соотношении сторон 16: 9.

Эти размеры можно использовать в качестве ориентировочных. В таблице указана ширина и высота именно панели, а не всего телевизора. Дополнительно стоит учитывать рамки. Однако эти числа дают возможность более предметно представлять диагональ телевизора.

Как измерить диагональ?

Неправильные измерения могут стать серьезным препятствием на пути к покупке идеального телевизора. Многие пользователи полагают, что для определения диагонали достаточно взять рулетку и отмерить расстояние от одного угла панели к противоположному. Вот только это неправильно. Есть простой способ, который позволит проверить размер телевизора. Нужно просто определить правильные точки для измерений.

Итак, узнать диагональ телевизора можно, если измерить матрицу между правым нижним и левым верхним углом. Точки должны располагаться диагонально по отношению друг к другу. Перед установкой панели дополнительно стоит измерить ее глубину. Стоит отметить, что изогнутые матрицы стоит мерить обычным швейным сантиметром.

Правила перевода дюймов в сантиметры

При выборе телевизора важно не ошибиться с размерами. Европейская метрическая система поможет определить, сколько же в 1 дюйме сантиметров.

Для примера – расчет размера телевизора с диагональю 54». В одном дюйме 2,54 сантиметра. Понять диагональ телевизора легко. Достаточно умножить 54 на 2,54. В результате получается 137,16 см, которые условно можно округлить до 137 см.

Вместо «54» из примера нужно подставить любое количество дюймов. Такая простая формула позволит правильно перевести одну единицу измерения в другую, более привычную.

Можно измерить телевизор рулеткой, и вычислить количество дюймов (в 1 дюйме 0,393 см). Например, при замере результат 102 см, это число умножается на 0,393 – и в результате диагональ равна 40 дюймов. Достаточно знать размер в одной единице измерения, чтобы перевести ее в другую. При измерении рулеткой не стоит захватывать рамки телевизионной панели.

Что учесть при выборе?

  • Диагональ телевизора имеет ключевое значение при выборе техники. Этот показатель влияет на уровень удовольствия от просмотра любимых фильмов и передач. При этом размер телевизора следует подбирать внимательнее для комфортного просмотра в конкретном помещении. Место установки стоит брать во внимание.
  • Телевизор будет работать нормально лишь при наличии адекватной вентиляции. Его нельзя придвигать вплотную к стенам и предметам мебели. Необходимо оставить зазоры в несколько сантиметров. Конечно, диагональ напрямую влияет на качество картинки. Если габариты дома и бюджет позволяют, то стоит выбирать самый большой телевизор.
  • Есть определенное соотношение между диагональю экрана и расстоянием до человека, который смотрит телевизор. Раньше были кинескопные телевизоры, которые несли некий вред зрению. Расстояние от телеприемника до человека равнялось 4-5 диагоналям панели. Современные модели безопаснее, поэтому и расчеты производятся иначе.
  • Размер экрана, его разрешение и расстояние до него напрямую связаны. Пиксельная структура определяет комфорт просмотра фильма или передачи. Есть минимальное расстояние, при котором невозможно различить отдельные точки. Именно оно считается оптимальным.
  • Близкое расположение к панели способствует задействованию периферийного зрения. Ощущения максимально приближены к тем, что люди испытывают в кинотеатре. Пользователь получает возможность максимально погрузиться в действие, которое происходит на экране. Однако правило не столь однозначно.
  • Информационные передачи стоит смотреть на увеличенном расстоянии от телевизора. Это позволит максимально эффективно отслеживать все элементы контента, в том числе и бегущую строку, информацию о погоде и подобное. Важно, чтобы не приходилось поворачивать голову для того, чтобы изучить отдельную часть изображения. В противном случае получить удовольствие от использования ТВ не получится.
  • Оптимальная отдаленность от телевизора определяется выбранным контентом. Стоит отметить, что большинство фильмов транслируется в качестве Full HD. Есть возможность расположиться близко к панели. А вот телепередачи обычно показывают в формате SD или 720 р. Условно говоря, оптимальное расстояние равно 1,5-3 диагоналям.
  • Не менее важно учесть соотношение сторон телевизора. Самый популярный вариант среди современных моделей – 16: 9. Расстояние до экрана должно составлять 2,5-3 диагонали. Если же используется более устаревший формат 4: 3, то от 3-х до 5 диагоналей.
  • Угол просмотра и размер экрана взаимосвязаны. Вообще, вопрос отдаленности от телевизора имеет значение лишь потому, что все хотят испытывать ощущение максимального присутствия. Так при существенном погружении пользователь испытывает больше удовольствия. Эффект присутствия также зависит от угла просмотра.

Есть множество разных рекомендаций, которые касаются конкретных моделей. Вот несколько советов при использовании HDTV-телевизоров.

  1. Угол просмотра составляет 20°. Следует отдалиться на расстояние, равное 2,5 диагонали.
  2. Угол просмотра 30°. В таком случае можно уменьшить отдаленность до 1,6 диагонали. Особо актуально, если используется домашний кинотеатр.
  3. Угол просмотра 40°. Оптимальное решение составляет 1,2 диагонали. Это самое меньшее расстояние, при котором можно комфортно наслаждаться картинкой с разрешением Full HD.

Хорошо, если телевизор приобретается только для домашнего кинотеатра. Особо можно не изощряться. Если же панель нужна просто для домашнего использования, то стоит учесть не только эффект погружения, но и другие нюансы. Обычно производители указывают минимальные (10-20°) и максимальные (30-40°) углы обзора конкретной модели.

Можно сначала определить оптимальное расстояние, и под него подобрать нужную диагональ.

Это хорошее решение, если помещение небольшое. Можно действовать противоположным образом. А также стоит учесть отдаленность от экрана в зависимости от разрешения картинки на экране.

Размер диагонали можно подбирать под габариты комнаты, где будет установлен телевизор. Эти два показателя взаимосвязаны. Если в маленькую комнату поставить большой телевизор, то пользоваться им будет крайне неудобно. Более того, такое использование техники плохо скажется на зрении.

Есть и другие возможные сложности из-за неправильного подбора телевизора.

  1. При недостаточном расстоянии зритель будет видеть малейшие дефекты изображения. Это особо неприятно при плохом сигнале.
  2. Глаза быстро устают, если пользователь находится слишком близко к телевизору. При систематическом просмотре зрение вовсе может ухудшиться.
  3. Довольно проблематично захватить сразу весь экран большого телевизора при малом расстоянии. При повороте головы часть контента останется без внимания в любом случае.

Большая телевизионная панель в маленькой комнате выглядит несуразно. В больших магазинных залах все модели кажутся мелкими, однако это всего лишь обман зрения. Самые большие панели используются для домашнего кинотеатра. На таких телевизорах удобно смотреть фильмы и играть в игры. Однако просматривать информационные передачи будет неуютно.

Производители предлагают множество вариантов телевизоров с различными размерами. Особо популярна диагональ в диапазоне 26-110 дюймов. Примерное расстояние до экрана:

  1. следует расположить диван на 1,6 м от телевизора с диагональю 40 дюймов;
  2. если размер матрицы составляет 50 дюймов, то следует отдалиться на 2,2 м;
  3. телевизор с диагональю 65 дюймов комфортно использовать при расстоянии 2,6 м.

При этом необходимо учесть, что панель не должна стоять вплотную к стене. Там следует оставить пару сантиметров. Спинка кресла также отдаляет пользователя от противоположного конца комнаты. Другими словами, мало учесть лишь расстояние от стены к стене.

При этом для просмотра кинофильмов можно подобрать телевизор чуть больше, чем рекомендуется. Это усилит эффект присутствия. Важно только не переусердствовать и превысить нормы совсем немного. Большой телевизор неудобный, если предстоит смотреть новости, спортивные передачи. Часть контента всегда будет вне фокуса.

Рекомендации

Современные производители предлагают телевизоры на любой вкус. Определить подходящий размер в зале магазина, «на глаз», довольно сложно. Из-за визуального эффекта большого помещения все устройства кажутся маленькими. Стоит продумать вопрос диагонали заранее. Важные параметры:

  1. размер комнаты;
  2. конструктивные особенности;
  3. расположение телевизора;
  4. предполагаемый контент.

Обязательно нужно переводить дюймы в сантиметры и замерять пространство.

А также стоит учесть, что диагональ экрана не учитывает размер рамок телевизора. Для каждого типа комнаты есть свои рекомендации по размеру панели. Оптимальная диагональ:

  1. телевизор 19-22 дюйма можно установить на кухне;
  2. смотреть фильмы перед сном в спальне удобно, если панель имеет диагональ 22-26 дюйма;
  3. в зал можно установить телевизор с размером экрана 32-65 дюймов.

В следующем видео вы узнаете, как правильно выбрать размер телевизора.

Длина телевизора 32 дюйма в сантиметрах

Габариты телевизора – главный критерий его выбора. Самый первый параметр, определяющий его размер, это диагональ экрана. То есть указывается область, на которой появится изображение. В эти дюймы не учитываются рамки, что тоже важно понимать, если техника ставится в специально сделанную под нее секцию в мебели.

Упомянутая единица измерения не каждому человеку понятна, поэтому переведу показатель в метрическую систему. 32 дюйма в сантиметрах, телевизор, это сколько?

32 дюйма = 81,28 см.

Некоторые производители могут нивелировать несколькими миллиметрами как в минус, так и в плюс от полученного числа. Точный размер телевизора (экран + рамки) рекомендую смотреть в характеристиках, по трем параметрам: длинна, высота, глубина (с подставкой и без).

Для лучшего восприятия перенесу данные в таблицу. Ширина, высота и глубина указывается усредненная по телевизорам (анализировал по 10 моделям с одинаковой диагональю), без учета подставки. В эти размеры включены экран + рамки. Расчет производится для плоских ТВ с ЖКТ экраном, имеющим соотношение сторон 16:9.

Размер экрана традиционно указывается по диагонали английской мерой длины. Планируя покупку, надо точно знать, диагональ 32 дюйма – это сколько см телевизор и в какую по размеру комнату его можно ставить для комфортного просмотра. Необходимо определить, сколько в дюйме сантиметров и узнать соотношение ширина – высота.

Откуда пошел дюйм и сколько это в см

Несколько веков назад не было единой системы мер. Размер телевизора в 32 дюйма определялся бы частью тела. Дюйм – это длина верхней фаланги большого пальца. Он имел несколько значений в цифровом эквиваленте, в зависимости от местности. В Нидерландах дюйм был одним, а в Британии – другим. При измерениях всегда указывалось, каким именно дюймом работали продавцы.

Только в конце 19 века определили единый размер и обозначение: 1″ равен 2,54 см.

Фото красивого ТВ изображено ниже.

Сделав простые расчеты, можно определить, что диагональ экрана 32-дюймового телевизора равна 81,3 см. Это еще не весь размер ТВ, поскольку указывается, сколько сантиметров по диагонали сам монитор. Корпус во внимание не берется, он может указываться в технических характеристиках отдельно, его ширина по бокам и высота над экраном или в нижней части.

Размер стандартный, единый для всех мониторов компьютеров и телевизоров. Диагональ входит в технические характеристики, и ее размер отображается в названии изделия. Например, Samsung LE-32, расшифровка этой маркировки обозначает фирму-производителя компанию Самсунг, модель LE и диагональ 32″, точнее 81 см. Также обстоит дело с марками Phillips, Sony, LG и т. д.

Размер самого телевизора в маркировку не входит, указывается в характеристиках вместе с весом, толщиной, размещением разъемов и другими данными.

Ниже представлен конвертер длины из сантиметров в дюймы и наоборот.

Соотношение ширины и высоты экрана

Ширина и высота монитора имеют определенное соотношение, в целых числах оно выражается 16:9. На 16 сантиметров ширины приходится 9 см высоты. Размер разработан научно, с учетом особенностей восприятия различных предметов. По аналогии четкое соотношение длины и ширины имеют страницы печатных книг и листки тетрадей. Только у них другая направленность соотношений.

Смотрите видео ниже с советами специалистов, какой лучше выбрать телевизор.

Таблица перевода из дюймов в сантиметры

По маркировке моделей легко определить габариты экрана. Сначала перевести дюймы в сантиметры, затем, по теореме Пифагора, через прямоугольный треугольник найти желаемое число. Или посчитать с меньшей точностью, но быстро. Расстояние от одного угла до другого – гипотенуза, в 1,14 раза больше длины и 2,04 ширины. Например, ширина и высота экрана в зависимости от диагонали для самых популярных телевизоров, выпускаемых известными фирмами.

Диагональ в дюймах Диагональ, см Ширина, см Высота, см
26 66 57,5 32,4
32 81,3 70,8 39,8
42 106,7 93 52,3

Соответственно, если диагональ 32″, под телевизор на стене надо выделять место с таким учетом: монитор плюс корпус по периметру экрана. Современные мониторы имеют очень узкую полоску по периметру, которая позволяет смонтировать экран, поместив его в корпус. Примерный размер места под телевизор можно высчитать, добавив 3–5 см.

Последние телевизоры, выпускаемые для установки в нишу, имеют наружный размер по ширине, равный диагонали экрана. Это сделано для удобства потребителей. Покупателю не надо пересчитывать, войдет данная модель в имеющееся в стенке место или нет. Достаточно замерить ширину углубления в шкафу и затем посмотреть по маркировке величину диагонали. Например:

  • монитора 81 см – 32″;
  • телевизора 91 см;
  • ширина корпуса 81 см.

Нишу такого размера можно найти в новой мебели. Старая стенка делалась под нормальный габарит ламповых моделей того времени с лучевыми трубками, и ниша в ней составляла 54 см. Телевизоры имели стандартный размер, независимо от производителя. Экран 21 дюйм и корпус с боковой панелью управления.

Диагональ измеряется по расстоянию между крайними точками противоположных углов. При этом не имеет значения, какая пара берется.

Соотношение величин выбрано не случайно.

Специалисты по эргономике рассчитали его для экранов ТВ и кинотеатров, признали оптимальным для длительного восприятия изображения зрителем.

Рекомендованные эргономикой соотношения размеров не являются обязательными. Выпускают телевизоры и с другими габаритами экрана, но такие модели крайне редко встречаются в магазине.

Выпускаемые в прошлом веке ламповые телевизоры имели другое соотношение сторон, более приближенное к квадрату. Например, выпускаемая в 60-е годы модель Старт-3 имела кинескоп с размерами 22х29 см, диагональ 14 дюймов, примерно 35,5 см. Эти данные можно узнать только в паспорте. Углы экрана были сильно закруглены, по периметру проложена уплотнительная резинка. Боковые линии не были ровными, слегка выгибались наружу.

Оптимальное расстояние от экрана в зависимости от его размера

Хорошо видеть изображение возможно в случае, когда монитор расположен на определенном удалении от глаз. Расстояние зависит от размеров экрана. Расчетная дистанция равна трем-четырем размерам диагонали экрана. Например, для монитора 32″ норма сидеть на удалении 2,4–3,4 м.

Дистанция рассчитана для качественного изображения со стандартным сигналом, которое дает кабельное и эфирное телевидение, диски DVD, видеомагнитофон.

Специалисты рекомендуют уменьшить расстояние при просмотре записей с высоким разрешением. Тогда предметы на экране будут выглядеть реальными, человек способен их лучше видеть.

Для расчетов брались угловое разрешение глаза и ширина одного пикселя. В результате получается, что расстояние значительно меньше, чем норма, рассчитанная по эргономике. Для того же телевизора 32″ кресло должно стоять на удалении 1,3–1,9 м. Отдельные детали будут выглядеть объемно и естественно. Но весь экран охватить взглядом сложно. Перемещаться с одного места на другое при переключении каналов или подключении видео с Ютуба неудобно.

Человеческий глаз меньше устает, когда смотрит вдаль. Поэтому нормы на расстояние от экрана лучше увеличить, чем сократить. Практически, если расположиться к монитору ближе, чем трехкратный его размер, легко будет рассмотреть мельчайшие детали, но на части изображения. Чтобы увидеть все изображение, придется постоянно перемещать взгляд. Центр изображения должен быть на уровне глаз или располагаться выше, под максимально допустимым углом 15°.

В кинотеатрах с большими залами комфортно себя чувствуют зрители по центру ряда, расположенного на расстоянии примерно 30 % длины зала. Те, что сидят перед ними, вынуждены поворачиваться за героем влево и вправо. Остальные видят экран полностью, не напрягая глаз, но могут не разобрать какие-то мелкие элементы.

У каждого человека зрение индивидуально, и надо учитывать это при определении расстояния от телевизора до любимого кресла.

Выбирая телевизор, также следует учесть размер комнаты. Просто умножить диагональ на 4 и сравнить с расстоянием между стеной, где планируется установить или повесить телевизор, и противоположной.

Как узнать размер телевизора

В этой статье приведено в таблице какой будет размер телевизора в сантиметрах от размера диагонали экрана в дюймах. Вы сможете понять габариты телевизора и ознакомившись с таблицей вы поймете как узнать размер телевизора по диагонали, к вашему вниманию представлена таблица в которой приводятся размеры телевизора в зависимости от диагонали. Для удобства размеры телевизора наведены в дюймах и сантиметрах.

Как перевести дюймы в сантиметры

1 дюйм равняется 2,54 см. Например телевизор с экраном в 7 дюймов 7х2,54=17.78см. Но для упрощения приводим таблицу в которой выполнен перевод дюймов в сантиметры. Информация в табличном виде более воспринимается. Также рекомендуем ознакомится с таблицей высоты и ширины экрана телевизора в зависимости от диагонали.

дюймы в сантиметры (диагональ)

диагональ в дюймах диагональ в сантиметрах диагональ в дюймах диагональ в сантиметрах
19 дюймов в см 19 48.26 70 дюймов в см 70 177.8
20 дюймов в см 20 50.8 71 дюйм в см 71 180.34
21 дюйм в см 21 53.34 72 дюйма в см 72 182.88
22 дюйма в см 22 55.88 73 дюйма в см 73 185.42
23 дюйма в см 23 58.42 74 дюйма в см 74 187.96
24 дюйма в см 24 60.96 75 дюймов в см 75 190.5
25 дюймов в см 25 63.5 76 дюймов в см 76 193.04
26 дюймов в см 26 66.04 77 дюймов в см 77 195.58
27 дюймов в см 27 68.58 78 дюймов в см 78 198.12
28 дюймов в см 28 71.12 79 дюймов в см 79 200.66
29 дюймов в см 29 73.66 80 дюймов в см 80 203.2
30 дюймов в см 30 76.2 81 дюйм в см 81 205.74
31 дюйм в см 31 78.74 82 дюйма в см 82 208.28
32 дюйма в см 32 81.28 83 дюйма в см 83 210.82
33 дюйма в см 33 83.82 84 дюйма в см 84 213.36
34 дюйма в см 34 86.36 85 дюймов в см 85 215.9
35 дюймов в см 35 88.9 86 дюймов в см 86 218.44
36 дюймов в см 36 91.44 87 дюймов в см 87 220.98
37 дюймов в см 37 93.98 88 дюймов в см 88 223.52
38 дюймов в см 38 96.52 89 дюймов в см 89 226.06
39 дюймов в см 39 99.06 90 дюймов в см 90 228.6
40 дюймов в см 40 101.6 91 дюйм в см 91 231.14
41 дюйм в см 41 104.14 92 дюйма в см 92 233.68
42 дюйма в см 42 106.68 93 дюйма в см 93 236.22
43 дюйма в см 43 109.22 94 дюйма в см 94 238.76
44 дюйма в см 44 111.76 95 дюймов в см 95 241.3
45 дюйма в см 45 114.3 96 дюймов в см 96 243.84
46 дюймов в см 46 116.84 97 дюймов в см 97 246.38
47 дюймов в см 47 119.38 98 дюймов в см 98 248.92
48 дюймов в см 48 121.92 99 дюймов в см 99 251.46
49 дюймов в см 49 124.46 100 дюймов в см 100 256.54
50 дюймов в см 50 127 101 дюйм в см 101 256.54
51 дюйм в см 51 129.54 102 дюйма в см 102 259.08
52 дюйма в см 52 132.08 103 дюйма в см 103 261.62
53 дюйма в см 53 134.62 104 дюйма в см 104 264.16
54 дюйма в см 54 137.16 105 дюймов в см 105 266.7
55 дюймов в см 55 139.7 106 дюймов в см 106 269.24
56 дюймов в см 56 142.24 107 дюймов в см 107 271.78
57 дюймов в см 57 144.78 108 дюймов в см 108 274.32
58 дюймов в см 58 147.32 109 дюймов в см 109 276.86
59 дюймов в см 59 149.86 110 дюймов в см 110 279.4
60 дюймов в см 60 152.4 111 дюймов в см 111 281.94
61 дюйм в см 61 154.94 112 дюймов в см 112 284.48
62 дюйма в см 62 157.48 113 дюймов в см 113 287.02
63 дюйма в см 63 160.02 114 дюймов в см 114 289.56
64 дюйма в см 64 162.56 115 дюймов в см 115 292.1
65 дюймов в см 65 165.1 116 дюймов в см 116 294.64
66 дюймов в см 66 167.64 117 дюймов в см 117 297.18
67 дюймов в см 67 170.18 118 дюймов в см 118 299.72
68 дюймов в см 68 172.72 119 дюймов в см 119 302.26
69 дюймов в см 69 175.26 120 дюймов в см 120 304.8

Размеры телевизоров длина и ширина

Многие задавались вопросом, а какой размер экрана будет у телевизора или монитора в зависимости от диагонали, ведь диагональ много информации не даёт, к тому же в основном мы привыкли к старым стандартам телевидения с соотношением сторон 3х4. Но сейчас этот стандарт отошёл в прошлое и все новые телевизоры выпускаются в стандарте соотношения сторон 16х9, мониторы имеют и другие соотношения сторон наиболее распространённый размер монитора 21:9

Так довольно популярен стандарт в соотношении сторон 21:9. Мониторы с разрешением 21:9 имеет меньшую высоту но более широкие, так например монитор 26 дюймов будет на 6,4см. меньше по высоте чем монитор 16:9 они более адаптированы к работе с таблицами.

При выборе телевизора или монитора надо учитывать что реальный размер телевизора будет на 1-4 см больше из-за рамки удерживающей экран.

Ниже в таблице можно посмотреть какой размер будет у телевизора или монитора длина и ширина с экраном от 19 до 105 дюймов. Таблицу также можно использовать при выборе рекламного экрана.

Размер телевизора (монитора) в зависимости от диагонали экрана

16:9 21:9
диагональ дюймы ширина см. высота см. ширина дюймы высота дюймы диагональ дюймы ширина см. высота см. ширина дюймы высота дюймы
размер телевизора 19 дюймов 19 42 23.6 16.56 9.31 19 44.4 19 17.46 7.48
размер телевизора 22 дюйма 22 48.7 27.4 19.17 10.79 22 51.4 22 20.22 8.67
размер телевизора 23 дюйма 23 50.9 28.6 20.05 11.28 23 53.7 23 21.14 9.06
размер телевизора 24 дюйма 24 53.1 29.9 20.92 11.77 24 56.0 24.0 22.06 9.45
размер телевизора 25 дюймов 25 55.3 31.1 21.79 12.26 25 58.4 25 22.98 9.85
размер телевизора 26 дюймов 26 57.6 32.4 22.66 12.75 26 60.7 26 23.90 10.24
размер телевизора 27 дюймов 27 59.8 33.6 23.53 13.24 27 63.0 27.0 24.82 10.64
размер телевизора 28 дюймов 28 62.0 34.9 43579 13.73 28 65.4 28.0 25.74 11.03
размер телевизора 29 дюймов 29 64.20 36.11 25.28 14.22 29 67.7 29 26.66 11.42
размер телевизора 30 дюймов 30 66.4 37.4 26.15 14.71 30 70.0 30.0 27.57 11.82
размер телевизора 31 дюйм 31 68.6 38.6 27.02 15.2 31 72.4 31.0 28.49 12.21
размер телевизора 32 дюйма 32 71 39.9 27.89 15.69 32 74.7 32 29.41 12.61
размер телевизора 34 дюйма 34 75.3 42.3 29.63 16.67 34 79.4 34 31.25 13.39
размер телевизора 35 дюймов 35 77.5 43.6 30.51 17.16 35 81.7 35 32.17 13.79
размер телевизора 36 дюймов 36 79.7 44.8 31.38 17.65 36 84.0 36.0 33.09 14.18
размер телевизора 37 дюймов 37 81.9 46.1 32.25 18.14 37 86.4 37.0 34.01 14.58
размер телевизора 38 дюймов 38 84.1 47.3 33.12 18.63 38 88.7 38 34.93 14.97
размер телевизора 39 дюймов 39 86.34 47.32 33.99 19.12 39 91.1 39 35.85 15.36
размер телевизора 40 дюймов 40 88.6 49.8 34.86 19.61 40 93.4 40 36.77 15.76
размер телевизора 41 дюйм 41 90.8 51.1 35.73 20.10 41 95.7 41.0 37.68 16.15
размер телевизора 42 дюйма 42 93 52.3 36.61 20.59 42 98.1 42 38.6 16.54
размер телевизора 43 дюйма 43 95.2 53.5 37.48 21.08 43 100.4 43.0 39.52 16.94
размер телевизора 44 дюйма 44 97.4 54.8 38.35 21.57 44 102.7 44.0 40.44 17.33
размер телевизора 45 дюймов 45 99.6 56.0 39.22 22.06 45 105.1 45.0 41.36 17.73
размер телевизора 46 дюймов 46 101 57.3 40.09 22.55 46 107.4 46 42.28 18.12
размер телевизора 47 дюймов 47 104.05 58.53 40.96 23.04 47 109.7 47 43.2 18.51
размер телевизора 49 дюймов 49 108.48 61.02 42.71 24.02 49 114.4 49 45.04 19.30
размер телевизора 50 дюймов 50 110.7 62.3 43.58 24.51 50 116.7 50.0 45.96 19.70
размер телевизора 55 дюймов 55 121 68.5 47.94 26.96 55 128.4 55 50.55 21.67
размер телевизора 60 дюймов 60 132 74.7 52.29 29.42 60 140.1 60 55.15 23.64
размер телевизора 65 дюймов 65 143.90 80.94 56.65 31.87 65 151.8 65 59.74 25.60
размер телевизора 72 дюйма 72 159.39 89.66 62.75 35.3 72 168.09 66.18 72.04 28.36
размер телевизора 75 дюймов 75 166 93.5 65.37 36.77 75 175.1 75 68.94 29.54
размер телевизора 77 дюймов 77 170.46 95.89 67.11 37.75 77 179.77 77.04 70.77 30.33
размер телевизора 78 дюймов 78 172.68 97.13 67.98 38.24 78 182.1 78 71.69 30.73
размер телевизора 79 дюймов 79 174.89 98.38 68.85 38.73 79 184.4 79.0 72.61 31.12
размер телевизора 84 дюйма 84 185.96 104.60 73.21 41.18 84 196.1 84 77.21 33.09
размер телевизора 85 дюймов 85 188.17 105.85 74.08 41.67 85 198.4 85 78.13 33.48
размер телевизора 86 дюймов 86 190.39 107.09 74.96 42.16 86 200.78 86.05 79.05 33.88
размер телевизора 90 дюймов 90 199.24 112.07 78.44 44.12 90 210.1 90 82.72 35.45
размер телевизора 100 дюймов 100 221.38 124.53 87.16 49.03 100 233.5 100.1 91.91 39.39
размер телевизора 105 дюймов 105 232.45 130.75 91.52 51.48 105 245.1 105.1 96.51 41.36

В этой таблице вы сможете узнать какой размер телевизора будет ориентируясь на размер диагонали экрана в дюймах. В таблице приведены все возможные размеры диагоналей. Смотрите перевод самых популярных размеров 32 дюйма в см., 40 дюймов в см., 43 дюйма в сантиметры, 50 дюймов в см, 55 дюймов в см. и другие размеры.

Рассмотрим пример, телевизор с размером экрана в 55 дюймов в сантиметрах какой будет размер.

55 дюймов, это будет 139, 7см. Размер диагонали телевизора будет 140см. всоотношении сторон 16:9. Итак этот размер мы знаем но какая будет ширина и высота телевизора. Обратимся к нашей таблице соответсвия высоты и ширыны диагонали. Телевизор с диагональю экрана в 55 дюймов будет иметь экран шириной 121см. высотой 68, 5см. плюс минус добавьте по 1см на рамку удерживающую экран. Как это будет, в представлении с привычными нам вещами, стандартная ванна имеет размер 170х70см. дальше думайте сами.

Другие статьи:

Для примера телевизор с экраном в 50 дюймов будет иметь размер по высоте приблизительно 65 см это без подставки только экран, а ширину 115 см. Это можно представить как половину дверного проёма на балкон.

Размеры экрана телевизора в зависимости от диагонали.

На этой картинке цветное изображение, а также указано ширину и высоту экрана в сантиметрах.

Телевизоры с экранами 40 дюймов выпускает Samsung и LG( 42 дюйма)

Конечно не все типоразмеры представлены на картинках так как она и так получается слишком загромождённой но в таблице ниже представлены все основные размеры телевизоров.

На рисунке представлено в пропорции размеры различных диагоналей, а также показан стандартный лист А4 имеющий размеры 210х297мм. Лист формата A4 получен путём последовательного деления пополам листа формата A0 имеющего площадь ровно 1 м²: А0=2×А1, A1=2×А2, А2=2×А3, А3=2×А4. В свою очередь, при делении пополам листа A4 получится два листа формата A5

Размер мужских джинсов — таблица размеров

Самая ходовая вещь в мужском гардеробе — джинсы. Как определить размер и на что ориентироваться, если идти в магазин без мужчины?

Даже если мужчина предпочитает элегантный стиль, ходит на работу в строгом костюме и начищенных туфлях, то в его гардеробе все равно имеются джинсы. Причем не одна пара. Почему так? Во-первых, это удобная одежда. Джинсы не мнутся, легко стираются, всегда уместно выглядят. Во-вторых, джинсы визуально улучшают любую фигуру. Небольшое брюшко превращается в пресс, если подтянуть его ремнем. А модели из тёмного денима и вовсе вытягивают ноги и сужают их. В-третьих, джинсы — это сексуально! Они обтягивают мужскую попу, а редкая женщина скажет, что эта часть мужского тела ее не прельщает. Но тут возникает вопрос, как определить размеры мужских джинсов?

Родина джинсов — это, конечно, Америка. В Америке джинсы шьют по стандартным размерам и лекалам. Мода сейчас предлагает различные цвета и фасоны, но мужчины абсолютно не увлечены походами по магазинам. Выходит, что покупки почти полностью переходят в женскую обязанность. А как узнать размер джинсов для мужчин и как выбрать конкретную модель, чтобы в ней и длина, и фасон, и посадка удовлетворили вкус и пожелания конкретного мужчины?

В случае, когда указаны исключительно американские размеры джинсовых брюк, потребуется заблаговременно измеренная ширина и длина мужских джинсов по американской системе.

На этикетке любых брюк есть буквенно-цифровой код, который человеку знающему даст исчерпывающую информацию об изделии. Буквы складывают сетку размеров, а числа показывают наименования, которые для всех размеров одинаковы. Кстати, американские размеры предполагают дюймы, а не сантиметры.

Если разбирать код, то он выглядит примерно так «W37 L35», где W- это талия у мужчин, а L — длина штанины по внутреннему шву.

Размер мужских джинсов W-Обхват талии / пояса (см) H-Обхват бедер (см) L-Длина по внутр. шву (см) Рост мужчины (см) Российский размер
W28 L30  70-72 89-91  76  160-170  42/44
W28 L32  70-72 89-91  81  170-180  42/44
W29 L30 72-75 91,5-94  76  160-170 44/46
W29 L32 72-75 91,5-94 81 170-180 44/46
W30 L30  75-77 94,5-96  76  160-170 46
W30 L32  75-77 94,5-96  81  170-180 46
W30 L34  75-77 94,5-96  86  180-190 46
W31 L30 77-80 96,5-99  76  160-170 46/48
W31 L32 77-80 96,5-99  81  170-180 46/48
W31 L34 77-80 96,5-99  86  180-190 46/48
W32 L30  80-82 99,5-101  76  160-170 48
W32 L32  80-82 99,5-101 81  170-180 48
 W32 L34  80-82 99,5-101 86  180-190 48
 W33 L32 82-85 101,5-104 81 170-180 48/50
 W34 L32 85-87 104,5-106 81  170-180 50
 W34 L34 85-87 104,5-106 86 180-190 50
 W35 L32 87-90 104,5-106 81  170-180 50/52
 W35 L34 87-90 104,5-106 86  180-190 50/52
 W35 L36 87-90 104,5-106 91  190-200 50/52
W36 L32  90-92 106,5-110 81  170-180 52
W36 L34 90-92 106,5-110 86  180-190 52
W36 L36 90-92 106,5-110 91  190-200 52
W38 L32 95-98 110,5-114 81  170-180 54
W38 L34 95-98 110,5-114 86  180-190 54
W40 L34 102-105 114,5-118 86  180-190 54/56

Делаем замеры

Возьмите измерительную ленту и разложите перед собой старые джинсы своего мужчины.

  • На всякий случай лучше постирать джинсы в машинке, чтобы плотная ткань дала усадку.
  • Теперь измеряйте W — это расстояние между краями пояса. Для точности показателя приложите ленту на уровне пуговицы.
  • Далее указанный результат умножайте на два делите на длину дюйма (2,54).
  • Теперь из полученного числа нужно вычесть единицу, так как все же брюки при носке растянулись.

Есть способ еще проще: из русского размера мужских штанов нужно вычесть число 16. Вот и готов размер США! Это правило не дает сбоя, но все-таки дамы привыкли доверять собственным подсчетам, а потому для перестраховки можно и замеры произвести.

«Нет!» коротким штанишкам

Объём, конечно, важен, но не менее важна и длина джинсов. Как же правильно ее измерить? Опять же на основе старой пары джинсов.

  • Две штанины нужно сложить вместе и выровнять по длине.
  • Длину измеряем по внутреннему шву при помощи сантиметровой ленты, начиная у паха и заканчивая внизу.
  • Полученное число также делим на 2,54, чтобы получить размеры в дюймах.

Зная, какой длины должны быть мужские джинсы, можно с легкостью определить размер нужной пары. Для этого можно руководствоваться специальной таблицей:

L — размер 30 32 34 36
Длина L (см) 72-76 77-81 82-86 87-92
Рост (см) 161-170 171-180 181-190 191-200

Для тех, кто «вне стандартов»Эта размерная сетка очень удобна, так как позволит в магазине подобрать правильную модель без присутствия мужчины, который в это время трудится на работе или занимается другим архиважным делом.

Базовые размеры джинсов значительно упрощают жизнь, если фигура вашего парня находится в рамках прекрасного. Но вот что если он излишне полный? Или очень худой? А, может, он высокий, как дядя Степа? Как узнать размер джинсов для мужчины особенных?

Надо сказать, что подбор одежды по размеру для таких красавцев — в принципе не самая лёгкая задача, но все же брюки — это база гардероба и они должны сидеть идеально, а потому ответственность возрастает.

В случае, когда явные отступления от стандартов, видны в районе талии, поможет таблица размеров мужских джинс, в которой основными факторами выбора становятся талия и бёдра. А как определить размер джинсов, если парень очень высок? Нужно прибегнуть к измерениям талии и длины штанины. Зачастую размеры джинсов для полных мужчин можно найти только в специальных магазинах, а уж там определение идеальной пары произойдёт быстро.

Где вести поиски?

Если фигура вашего мужчины на ваш взгляд соответствует всем стандартам, однако в магазинах подходящей одежды нет, то определитесь с маркировкой. Для упрощения подбора размерную сетку поделили на три типа: N, U, S. Первая подходит мужчинам стандартной комплекции с ростом до 193 см. Вторая — для полных невысоких мужчин от 166 см до 187. Третья походит для высоких и худощавых, ростом от 166 до 197 см.

Как определить и какие бывают размеры женских джинсов

Джинсы уже много лет неизменно остаются в моде. В наше время их дизайн и крой настолько разнообразны, что можно подобрать модель как для повседневного использования, так и для того, чтобы отправиться на свидание или даже на деловую встречу.

Это особенно актуально для предметов женской одежды, ведь представительницам прекрасного пола хочется в любой ситуации выглядеть потрясающе, хотя удобство и практичность приобретаемых ими вещей тоже имеет большое значение.

Модные статьи по теме:

Как определить размер женских джинсов?

Стандартное обозначение размера женских джинсов состоит из следующих букв:

W – обхват талии (от англ. waist) и L – длина по внутреннему шву (от англ. length). На ярлыке, например, можно прочитать следующее: W27 L30. Числовые значения здесь указаны в дюймах (дюйм равен 2,54 см), согласно американской системе мер.

Почти все джинсы для женщин изготавливают с небольшим добавлением лайкры или эластана, которые отлично растягиваются, поэтому числа, полученные в результате снятия мерок нужно округлять в меньшую сторону, а не в большую, как, например, при определении размера верхней одежды.

Итак, приступим к вычислению правильных женских размеров джинсов. Для этого понадобится сантиметровая лента, желательно нерастянутая, и элементарные знания математики. Ленту необходимо прикладывать к телу максимально плотно, а результаты лучше сразу же переводить в дюймы, поделив их на 2,54.

Сначала измеряем обхват талии (W), туго обернув ленту вокруг самой узкой ее части. Затем определяем обхват бедер (H), захватывая при замере наиболее выдающиеся точки ягодиц.

Почему мы делаем 2 замера для одного размера? Да все просто, не всегда эти замеры соответствуют одному размеру. Например обхват талии у вас на 42 размер, а обхват бедер на 46. Как в таком случае быть? В зачет идет больший, т.е. в данном примере это обхват бедер и уже по нему вычисляется W.

Длину штанины (L) можно узнать, протянув сантиметровую ленту от паха до желаемого уровня окончания изделия. Если получилось число 86, то 86/2,54=34 – это и есть значение параметра L. В маркировке женских моделей джинсов можно встретить 3 основных ростовых размера – 30, 32, 34 и очень редко – 28 и 36. К тому же цифры на ярлыках заменяют буквами: 30 = S, 32 = M, 34 = L. Если указание ростовки вовсе отсутствует, значит, производитель имеет в виду размер M.

Таблица размеров женских джинсов

Данные, полученные в процессе снятия описанных выше мерок, сопоставляем стаблицей размеров женских джинсов и находим соответствие. Если первое значение (обхват талии), к примеру, равно 69 см, а второе (обхват бедер) – 100 см, то покупать следует изделие с маркировкой «44».

Ваш русский
размер
Обхват
талии (см)
Обхват
бедер (см)
W — Размер
США
38 58-60 89-91 24
40 60,5-63 91,5-94 25
42 63,5-65 94,5-96 26
42/44 65,5-68 96,5-99 27
44 68,5-70 99,5-101 28
44/46 70,5-73 101,5-104 29
46 73,5-75 104,5-106 30
46/48 75,5-79 106,5-110 31
48 79,5-82 110,5-113 32
48/50 82,5-87 113,5-118 33
50 87,5-92 118,5-123 34
50/52 92,5-97 123,5-128 35
52 97,5-102 128,5-133 36
54 102,5-107 133,5-138 38

Как узнать размер?

Есть и более легкий способ, который пригодится, если под рукой такой таблицы не оказалось. От привычного российского размера отнимаем 16 и получаем его американский аналог в дюймах. Если вы носите 42-й, то 42-16=26 – это и будет тот размер, который стоит приобретать.

Соответствие роста, длины штанины и подходящего размера женских джинстакже можно посмотреть в таблице.

L — размер 30 32 34 36
Длина L 72-76 77-81 82-86 87-92
Рост (см) 161-170 171-180 181-190 191-200

Так, при росте 165 см и длине по внутреннему шву 76 см на ярлыке следует искать обозначение L30.

Размеры джинсов женских соответствие сантиметровых мерок с дюймовыми

Осуществить правильный подбор размера поможет следующая хитрость: переведите сантиметровые значения обхвата талии в дюймы. Вы получите цифру, которая будет указана на ярлыке. Гуглить и искать сколько дюймов содержится в 1 см вам не нужно. Шкала в дюймах есть на обратной стороне любой сантиметровой ленты. Измерили талию в сантиметрах? Переверните ленту и получите свой размер в дюймах. Например, обхват в 84 см соответствует 33 дюймам, а значит и 33 размеру джинсов.

По американскому стандарту размер джинсов для женщин указывается двумя буквами: W и L. Обхват талии условно обозначается буквой W, а внутренняя длина – букой L. Знакомы вам такие буквенно-цифровые обозначения: W27L30? Их расшифровка означает следующее: изделие рассчитано на обхват талии в 27 дюймов, а длина штанины по внутреннему шву равна 30 дюймам.

 

Что нужно учитывать при выборе джинсовой обновки

При выборе обновки, не забудьте о длине изделия. Длинные — не беда, их можно и укоротить, а что, если они будут короче желаемой длины? Джинсовые брюки шьются разной длины, она обозначается через дробь. К примеру, 28/32, вторая цифра (в дюймах) обозначает длину штанины от линии паха до низа брючины.

Выбирая брюки для себя, сделайте два замера: от линии талии до ступни (внешняя длина штанины, соответствующая длине внешнего шва брюк) и от паха до ступни (внутренняя длина, соответствует длине внутреннего шва брючины). Записывайте значения в сантиметрах и дюймах. Для этих заветных циферок можно отвести специальное место в планшете или смартфоне. А еще надежнее записать на бумажку и положить в портмоне. Ваши обмеры будут всегда под рукой, и вы с легкостью сможете совершать покупки в интернет магазине.

Идеальной длиной для джинсовых брюк считается, если они закрывают начало каблука. Приобретая джинсы или брюки, учитывайте высоту каблука обуви, с которой вы будете их носить. И еще, если ваши мерки попадают в два параметра таблицы, выбирайте большую цифру. Что же касается основного правила выбора длины брюк, то помните: чем уже штанина к низу, тем она должна быть короче, и наоборот: чем шире – тем длиннее.

 

Женские джинсы больших размеров

С того самого момента, как джинсовая продукция заполонила российские и зарубежные рынки, у женщин «в теле» возникла одна проблема – очень сложно было найти джинсы больших размеров. Но в то время и потребностей в таких моделях было намного меньше.Однако, на сегодняшний день этот вопрос производители взяли под особый контроль: на массовое производство поставлены разные размеры, от самых маленьких до самых больших. Дамам с пышными форами осталось только научиться правильно выбирать размер и модель джинсов больших размеров.

Какие ошибки мы допускаем при покупке джинсов больших размеров?

Предпочтение дешевой продукции. Дело в том, что джинсы – это довольно сложная по конструкции вещь, а на модели больших размеров ткани уходит больше. Большие размеры шьются с учетом того, что визуально они должны сделать фигуру стройнее, а это надо учесть при конструировании. На это уходит больше времени и сил, поэтому можно делать выводы, что качественные женские джинсы больших размеров не могут и не должны быть дешевыми.

Выбор не своего размера. При выборе джинсов даже большого размера надо помнить русскую пословицу: «Лучше меньше, чем больше». Объясняется это тем, что в современную джинсовую ткань все больше добавляют растягивающихся нитей, поэтому джинсы отлично сидят на фигуре, нигде не жмут и даже скрывают некоторые недостатки. Но так будет только, если при примерке джинсы будут слегка тесными. Если они будут уж совсем узкими, а ширинка не застегнется, то нужного эффекта добиться не получится. То же самое произойдёт в случае, если джинсы при примерке слишком свободные, они будут висеть на ногах, как мешки.

Ошибкой считается предполагать, что слишком узкие джинсы со временем растянутся и будут правильно сидеть. Если при примерке Вы чувствуете дискомфорт, от данной пары джинсов лучше отказаться. Безусловно, со временем они слегка разойдутся, но скорее они будут просто широкими, но ни в коем случае не станут повторять очертания силуэта и уж тем более корректировать его.

Если при выборе джинсов большого размера Вы будете придерживаться данных рекомендаций, Вы непременно подберёте себе наиболее удачную модель, которая идеально сядет на Вашу фигуру и даже поможет скрыть те или иные её особенности.

 

Вместе с этой статьей читают:

Заметки Мастеру — полезные домашние советы

Джинсы всегда остаются в моде. Основные принципы, по которым создавали и создают эту модель брюк остаются неизменными на протяжении десятилетий. Джинсы шьют из плотной, достаточно грубой хлопковой ткани. Качественные джинсы должны отличаться удобными карманами (чаще всего пять). Главное достоинство этих брюк – практичность, простой уход, возможность комбинировать джинсы со многими предметами гардероба.

Носить джинсы любят люди разных комплекций и возрастов. Современный декор и возможность выбора разных моделей джинсов дают возможность надевать джинсы на отдых, использовать их в качестве наряда или для ежедневной носки. Классические джинсы в отличие от брюк остальных видов не должны быть свободными.

Как определить размер джинсов

Джинсы нужно правильно подбирать по фигуре. Для этого нужно уметь определять размер джинсов. Различают европейскую и американскую систему размеров. Чаще всего используют европейскую систему маркировки размера, имеющую значения W и L. Согласно этой системе L — это длина штанины по внутреннему шву брюк (речь идет о верхней точке, где совпадают швы между ногами, и нижний край штанины), а буква W определяет объем в талии.

Джинсы выбирают по этим основным показателям. Правильный размер определяют, зная точно рост и собственный размер одежды. Пример расчета для стандартной фигуры (рост 175 сантиметров, 48 размер одежды). Есть постоянное число – 16, при подсчете его отнимают из любого размера. В данном примере от 48 отнимают 16, получаем 32(48-16= 32). Этим способом определили первое значение маркировки. Для таких показателей нужны джинсы W32.

Определяем второе значение. Его находят только по таблице, в которой указано соотношение значений L и роста человека. Если рост человека 170-185 см, то нужный размер будет равен L32. В итоге джинсы должны иметь размер W32 х L32.

Американская система маркировки размера

Сложнее определить нужный размер джинсов, если в маркировке используют американскую систему размеров. Для российского потребителя эти система непривычна. Согласно американской системе для обозначения объема талии для женщин используют числа от 0 до 22, а размер обозначают буквами S, M, L. Один шаг американской таблицы вмещает практически два европейских размера.

Женский американский размер 1-2 соответствует российскому 42 размеру с объемом талии 60-61 сантиметров, американский размер 3-4 соответствует 44-46 российскому размеру, где объем талии равен 65-66 сантиметров.

Как определить размер американских джинсов? Размер мужских моделей по американской системе рассчитывается по другой схеме. Например, 28 американский размер соответствует 42 размеру мужской российской одежды, имеющей окружность талии 71-72 см.

Покупая джинсы, у которых американская маркировка размеров, без специальных таблиц обойтись достаточно сложно.
Есть более простой способ определения размера джинсов, в этом случае просто используют подручные средства.

Из имеющихся дома в наличии джинсов выбираем те, которые неплохо сидят на фигуре и имеют идеальный размер. При помощи обычного сантиметра делаем замеры. Измеряем длину штанин, талию, ширину штанин в верхней области бедер и по нижнему краю. Также измеряем новые джинсы. Новые брюки обязательно нужно примерить в магазине. Старые джинсы тоже можно взять с собой вместо измерений и выбрать нужный размер, прикладывая их к той модели, которая вам больше всего понравилась.

Интересные статьи для прочтения:

♦ Как сделать рваные джинсы

♦ Памятка по выбору женского корректирующего белья

♦ Здесь – вы узнаете как хранить вещи, чтобы они служили дольше.

♦ А тут как смело и правильно избавляться от ненужных вещей.

А вот и видео по определению размера штанов:

Будем благодарны, если Вы поделитесь этой статьей здесь:

Этот сайт читают уже более 950 человек!

Вы тоже можете получать новые материалы по почте:

s.Oliver ♥ Покупайте одежду, моду, обувь и аксессуары в Интернете

Чтобы иметь возможность предоставить вам оптимальный пользовательский интерфейс в нашем интернет-магазине и с нашей рекламой, адаптированный к вашим уникальным потребностям, мы работаем с различными поставщиками услуг и поставщиками технологий, используя при этом файлы cookie и методы отслеживания. Мы суммировали все эти услуги, чтобы предоставить вам следующий обзор. Выберите для себя, на что вы хотите дать согласие в отношении обработки данных в соответствии со статьей 6 (1), лит.GDPR ЕС. Вы можете в любой момент отозвать свое согласие, изменив настройки конфиденциальности. Дополнительную информацию об отдельных поставщиках услуг и сборе данных вы найдете в нашем
Политика конфиденциальности.

Технически необходимые инструменты и файлы cookie позволяют нам предоставить вам доступ к нашему веб-сайту и его функциям. Это обеспечивает выполнение основных основных функций, таких как навигация по веб-сайту, правильное отображение в браузере и функциональность корзины покупок, а также сохранение выбранного языка и любого предоставленного согласия.

Мы используем методы отслеживания от поставщиков поисковых систем, чтобы оптимизировать нашу рекламу, чтобы вы могли легко найти наш интернет-магазин в стандартных поисковых системах, даже с соответствующими будущими поисковыми запросами. Например, чтобы определить релевантность рекламы, мы записываем категории, которые интересны посетителю магазина, и то, был ли размещен заказ. Эти данные псевдонимизируются и передаются поставщикам поисковых систем. С вашего согласия данные при необходимости передаются в третью страну за пределами ЕС, которая, возможно, имеет более низкий уровень защиты данных, чем в ЕС (в соответствии с пунктом 1 статьи 49 п.1 (а) GDPR ЕС).

Чтобы иметь возможность показывать вам соответствующие рекламные баннеры на внешних веб-сайтах, мы работаем вместе с медийными сетями и поставщиками услуг. Для оптимизации рекламы мы используем файлы cookie и методы отслеживания, которые собирают данные о поведении в Интернете, сохраняют эти данные в файлах cookie и передают данные под псевдонимом поставщикам технологий. С вашего согласия данные при необходимости передаются в третью страну за пределами ЕС, которая, возможно, имеет более низкий уровень защиты данных, чем в ЕС (в соответствии с пунктом 1 статьи 49 п.1 (а) GDPR ЕС).

Помимо нашего интернет-магазина, мы также представляем наши самые интересные предложения и самые популярные продукты во внешних профилях продуктов, чтобы их было легче найти. Чтобы оптимизировать выбор продуктов, мы используем файлы cookie и методы отслеживания, например, чтобы определить, какие товары особенно популярны и размещен ли заказ в результате рекламы. С вашего согласия данные при необходимости передаются в третью страну за пределами ЕС, которая, возможно, имеет более низкий уровень защиты данных, чем в ЕС (в соответствии с пунктом 1 статьи 49 п.1 (а) GDPR ЕС).

Мы работаем вместе с партнерскими программами и используем их файлы cookie и методы отслеживания, чтобы вы не пропустили никаких интересных рекламных акций и могли воспользоваться бонусными программами. Партнерские программы — это партнерские сети отдельных операторов веб-сайтов, такие как порталы ваучеров, бонусные программы и блоггеры. Эти технологии помогают нам определить, была ли реклама, представленная филиалами, сгенерирована заказом. Это приносит пользу как вам, так и партнерам. С вашего согласия данные при необходимости передаются в третью страну за пределами ЕС, которая, возможно, имеет более низкий уровень защиты данных, чем в ЕС (в соответствии с пунктом 1 статьи 49 п.1 (а) GDPR ЕС).

Мы работаем вместе с поставщиками ретаргетинга, чтобы мы могли показывать вам рекламные баннеры на внешних веб-сайтах с соответствующими продуктами из нашего интернет-магазина, которые могут быть вам интересны, но которые вы еще не приобрели. Для этого записываются данные транзакций с нашего веб-сайта, например, товары, которые вы просмотрели или поместили в корзину. Не удивляйтесь: если вы откажетесь от сбора данных с целью ретаргетинга, откроется новое окно, которое перенесет вас на сайт нашего провайдера ретаргетинга.Чтобы гарантировать, что данные больше не будут отправляться партнерам, следуйте инструкциям на их веб-сайтах, а затем сохраните свои данные, чтобы завершить процесс. С вашего согласия данные при необходимости передаются в третью страну за пределами ЕС, которая, возможно, имеет более низкий уровень защиты данных, чем в ЕС (в соответствии с пунктом 1 статьи 49 п. 1 (a) GDPR ЕС) .

Мы используем файлы cookie и технологии отслеживания каналов социальных сетей, чтобы показывать вам интересные рекламные акции и индивидуальную рекламу в социальных сетях, которые вы предпочитаете.Для этого псевдонимизированные данные передаются в сети и при необходимости объединяются с дополнительными данными по сети. С вашего согласия данные при необходимости передаются в третью страну за пределами ЕС, которая, возможно, имеет более низкий уровень защиты данных, чем в ЕС (в соответствии с пунктом 1 статьи 49 п. 1 (a) GDPR ЕС) .

Мы хотим, чтобы у вас были самые лучшие личные впечатления от покупок! Чтобы продолжать улучшать наш пользовательский опыт и предлагать вам личные рекомендации в онлайн-магазине и в информационном бюллетене, мы собираем данные, касающиеся вашей активности и покупательского поведения в нашем магазине, и проводим A / B и многовариантные тесты на веб-сайте.Для этого мы используем файлы cookie и методы отслеживания. С вашего согласия данные при необходимости передаются в третью страну за пределами ЕС, которая, возможно, имеет более низкий уровень защиты данных, чем в ЕС (в соответствии с пунктом 1 статьи 49 п. 1 (a) GDPR ЕС) .

Таблица размеров

| Imperial College Union

Обратите внимание, что все размеры являются приблизительными.

Мужские размеры

Маленький (S) Средний (M) Большой (L) Очень большой (XL) Двойной Extra
Большой (XXL)
Грудь: дюймов 36 38-40 42 44-46 48
Сантиметров 92 96-102 106 112-117 122
Талия: дюймов 28 30-32 34-36 38-40
Сантиметры 72 76-82 86-92 96-102

Женские размеры

Маленький (S) Средний (M) Большой (L) Очень большой ( XL) Double Extra
Large (XXL)
Грудь: дюймов 34-35 36-37 38-39 40-41 42-43
Сантиметры 86-89 91-96 97-99 102-104 107-110

Размеры унисекс

Очень маленький (XS) Маленький (S) Средний (M) Большой (L) Очень большой (XL) Двойной Extra
Большой (XXL)
Грудь: дюймов 34-36 36-38 38-40 40-42 44-46 48-50
Сантиметров 86-92 92-98 98-102 102 -107 112-117 122-128
Талия: дюймов 24-26 28-30 32-34 36-48 40-42 44-46
Сантиметры 61-66 71-76 81-86 92-98 102-107 112-117

Таблица преобразования размеров :: LaNouvelleVague.com

  • Дом

  • Таблица преобразования размеров

Все размеры купальников на сайте переведены во французские размеры.

Женские размеры

Как принять меры?
1 — Размер груди принимается строго по горизонтали на уровне верха груди.
2 — Размер талии берется по впадине талии.
3 — Размер бедер взят в самом сильном месте
Женская одежда
Сундук
(см)
78/82 82/86 86/90 90/94 94/98 98/102 102/106 106/110 110/116 116/122 122/128 128/134
Талия
(см)
55/59 59/63 63/67 67/71 71/75 75/79 79/83 83/87 87/95 95/103 106/114 114/122
Бедро
(см)
84/88 88/92 92/96 96/100 100/104 104/108 108/112 112/116 116/122 122/128 128/134 134/140
Преобразование размера 1 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56
Преобразование размера 2 S S M M л л XL XL XXL XXL XXXL XXXL
Преобразование размера 3 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6
Итальянский размер 38 40 42 44 46 48 50 52 56 58 60 62
Джинсы и брюки
Размер США 26 27 28 29 30 31 32 33 34
Французский размер 36 36/38 38 38/40 40 40/42 42 42/44 44
Итальянский размер 40 42 144 46 48
Преобразование размера — бюстгальтер
U.S.A. ЕВРО ФРАНЦИЯ Великобритания ИТАЛИЯ ESPAGNE
30 65 80 30 1 80
32 70 85 32 2 85
34 75 90 34 3 90
36 80 95 36 4 95
38 85 100 38 5 100
40 90 105 40 6 105
40 90 105 40 6 105
42 95 110 42 7 110
44 100 115 44 8 115
48 105 120 46 НЕТ 120
НЕТ 110 125 48 НЕТ 125
Изменение размера — купальники
S M L U.К. США ЕВРО ФРАНЦИЯ ИТАЛИЯ АВСТРАЛИЯ
XS 8 4 34 36 40 8
S 10 6 36 38 42 10
M 12 8 38 40 44 12
л 14 10 40 42 46 14
XL 16 12 42 44 48 16
XXL 18 14 44 46 50 18

Мужские размеры

Как снимать мерки?
1 — Шея: Измерьте вокруг основания шеи.
2 — Грудь: Измерьте подмышками, вокруг самой полной части груди и лопаток.
3 — Талия: Измерьте вокруг того места, где вы обычно носите брюки, слегка ослабив рулетку или поместив один палец между телом и рулеткой.
Рубашка
Шейка 37/38 39/40 41/42 43/44 45/46
Преобразование размера 1 S M л XL XXL
Преобразование размера 2 1 2 3 4 5
Джинсы
Taille США 26 27 28 29 30 31 32 33 34
Французский размер 36 36/38 38 38/40 40 40/42 42 42/44 44
Итальянский размер 40 42 44 46 48
Брюки, шорты
Талия 68/72 72/76 76/80 80/84 84/88 88/92 92/96 96/100 100/104 104/108 108/112
Французский размер 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56
Итальянский размер 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60
Пуловер, свитер, джемпер, футболка, поло
Сундук 76/79 80/88 89/97 98/106 107/115 116/124 125/133
Универсальный размер XS S M л XL XXL XXXL

Таблица размеров и размеры бюстгальтера

Адаптивные бюстгальтеры позволяют людям с ограниченными физическими возможностями одеться самостоятельно.Бюстгальтеры с застежкой спереди обеспечивают комфорт без косточек и идеально подходят для женщин в
реабилитационные центры, учреждения квалифицированного сестринского ухода, учреждения по уходу на дому и учреждения длительного ухода. Адаптивные бюстгальтеры отлично подходят для тех, кто не может застегивать крючки сзади
из-за боли или ограниченной подвижности. Особенности открывания спереди на адаптивных бюстгальтерах Silverts обеспечивают легкий доступ и комфорт.

Адаптивные бюстгальтеры Silverts сочетают в себе инновационный дизайн и функциональные особенности, такие как запатентованная полоска, предотвращающая появление сыпи и натирания.

Размер бюстгальтера — Как измерить

Правильно подобранный бюстгальтер
  1. Правильно подобранный бюстгальтер для пожилых удобно застегивается на центральный крючок.
  2. Бюстгальтер на косточках никогда не должен касаться ткани груди. Убедитесь, что бюстгальтер на косточках и по центру плотно прилегает к груди.
  3. Вручную отрегулируйте грудь в бюстгальтере для оптимального положения и комфорта. Бюстгальтер не должен быть тесным или мятым.
  4. Постарайтесь, чтобы бюстгальтер всегда защищал вашу грудь.
Устранение неполадок бюстгальтера для пожилых людей
  1. Размер чашки следует уменьшить, если чашки мнутся.
  2. Размер чашки следует увеличить, если грудь выпадает из бюстгальтера.
  3. Если лямки бюстгальтера постоянно опускаются, подтяните бретели, вручную отрегулируйте грудь или уменьшите размер чашки.
  4. Если лямки слишком тугие, ослабьте их, отрегулируйте грудь вручную, замените лямки на мягкие или при необходимости увеличьте размер чашки.
  5. Если резинка съезжает вверх, затяните ее, ослабьте лямки, отрегулируйте грудь, уменьшите размер ремешка, иначе бюстгальтер может износиться.
  6. A 32C, 34B и 36A в основном одинакового размера; если 34B слишком велик для размера чашки, попробуйте вместо этого 36A.
Уход за бюстгальтером для пожилых людей
  1. По возможности всегда стирайте бюстгальтер в холодной воде. Тепло нарушит эластичность бюстгальтера.
  2. Ручная стирка или положить в сумку для нижнего белья. Будьте как можно осторожнее.
  3. Никогда не отбеливайте бюстгальтер. В конце вы можете получить самые отвратительные цвета.
  4. Сушка в подвешенном состоянии; тепло от сушилки также нарушит эластичность.

Таблица размеров бюстгальтера

Размер под грудью Размер бюстгальтера Размер Easy-Fit
* Измерения в дюймах.
Размеры Letter (S-3XL) зависят от стиля.
от 26 дюймов до 27 дюймов 32 Маленькие
28–29 дюймов 34 Маленький
от 30 дюймов до 31 дюймов 36 Маленькие
от 32 дюймов до 33 дюймов 38 Средний
34–35 дюймов 40 Средний
36–37 дюймов 42 Большой
38–39 дюймов 44 Большой
от 40 до 41 дюйма 46 XL
42–43 дюйма 48 XL
от 44 до 45 дюймов 50 2XL
от 46 дюймов до 47 дюймов 52 3XL

Таблица размеров чашек

Размер бюстгальтера Размер выше груди Размер чашки
* Измерения в дюймах.
Размеры букв (S-3XL) зависят от стиля.

  1. Измерьте размер вокруг ребер, чуть ниже груди. (Рулетка должна быть плотно прилегающей, но не тугой)
  2. Прибавьте 4–6 дюймов к размеру под грудью, чтобы рассчитать размер, который вам следует отдернуть.
    (Для плотной посадки добавьте 4 дюйма, для свободной — 6 дюймов)
32 34 « B
35 « C
36 « D
34 36 « B
37 « C
38 « D
36 38 « B
39 « C
40 « D
38 40 « B
41 « C
42 « D
43 « E (DD)
40 42 « B
43 « C
44 « D
45 « E (DD)
42 44 « B
45 « C
46 « D
47 « E (DD)
44 46 « B
47 « C
48 « D
49 « E (DD)
46 48 « B
49 « C
50 « D
51 « E (DD)
52 « F
53 « G
54 « H
48 50 « B
51 « C
52 « D
53 « E (DD)
54 « F
55 « G
56 « H
50 52 « B
53 « C
54 « D
55 « E (DD)
56 « F
57 « G
58 « H
52 54 « B
55 « C
56 « D
57 « E (DD)
58 « F
59 « G
60 « H

BreastNest

® Бюстгальтеры

Характеристики бюстгальтеров BreastNest ® (18910, 18920, 18930, 18940):

  • На косточках — максимальный комфорт груди при одновременной поддержке груди
  • Широкие лямки — снимают боль и избегают врезания лямок в плечи
  • Racer Back — обеспечивает легкую посадку
  • Wicks Moisture — сверхмягкая и впитывающая влагу ткань, помогает оставаться сухим и свежим
  • Уменьшает раздражение кожи — предотвращает контакт кожи с кожей под грудью с торсом, накладываясь на грудь
  • Не стягивающий и эластичный — идеально подходит для чувствительной кожи, послеоперационного периода, химиотерапии рака груди или фибромиалгии
  • Качество машинной стирки — 95% модал — 5% спандекс

Комфортные бюстгальтеры с застежкой спереди

Комфортный бюстгальтер Full Freedom :

  • Комфортный бюстгальтер Full Freedom с застежкой на передние крючки
  • Широкие бока, очень широкие лямки, без нижнего
  • Мягкий и удобный материал
  • Бюстгальтер с застежкой на передний крючок и 6 крючками
  • Эластичные чашки для размеров от B до DD
  • Этот комфортный бюстгальтер Full Freedom отлично подходит для тех, кто находится в домашних реабилитационных центрах, учреждениях квалифицированного сестринского ухода, учреждениях длительного ухода и
    для домашнего ухода
  • Нейлон и спандекс, пригодные для машинной стирки.(85% нейлон / 15% спандекс)

Передний бюстгальтер на кнопках

Передний бюстгальтер Easy On Snap

  • Бюстгальтер с застежками спереди и 4 застежками Easy Close
  • Широкие лямки для комфорта
  • Wire Free comfort идеально подходит для женщин в реабилитационном центре, учреждении квалифицированного сестринского ухода, уходе на дому и учреждениях длительного ухода
  • Без латекса с мягкими чашечками
  • Чашка одного размера подходит для от A до D
  • Хлопок / спандекс, пригодный для машинной стирки

Хлопковые бюстгальтеры с застежкой спереди

Хлопковые бюстгальтеры с застежкой спереди

  • Сверхкомфортный и недорогой
  • Бюстгальтер с широкими бретелями и боками
  • Нет косточек для раздражения кожи
  • Застежка-крючок спереди
  • Качественная машинная стирка хлопок-спандекс
  • Идеально для женщин в реабилитационных центрах, учреждениях квалифицированного сестринского ухода, уходе на дому и в учреждениях длительного ухода

Бюстгальтеры с застежкой спереди для пожилых людей

Бюстгальтеры с застежкой спереди для пожилых людей

  • Бюстгальтер, закрывающийся спереди, легко снимается и снимается
  • Идеально подходит для людей с артритом или пониженной подвижностью рук
  • Поставляется с тремя большими плоскими крючками для удобного крепления
  • Язычок Easy Touch перед каждым крючком направляет крючок в его застежку

Женский хлопковый жилет с бюстгальтером до середины живота

Женский хлопковый бюстгальтер до середины живота

  • Без косточек с широкими удобными плечевыми ремнями
  • Широкий пояс под грудью для комфорта и поддержки
  • Нижнее белье без латекса
  • Мягкие дышащие бюстгальтеры с поясом изготовлены из интерлока из хлопка и спандекса, пригодного для машинной стирки.

Размеры | тридцать два.com

ВЫ НОСИТЕ ДЕТСКИЕ БОТИНКИ?

Да, детские ботинки доступны в размерах 1C — 6C, их можно найти здесь.

У ВАС ЕСТЬ БОТИНКИ РАЗНОЙ ШИРИНЫ?

В настоящее время мы производим только ботинки средней ширины.

ТАБЛИЦА РАЗМЕРОВ МУЖСКИХ САПОГ

MONDOPOINT

5

4

36.5

23,0

6

5

38

24,0

7

6

39

25,0

7,5

6,5

40

25,5

8

7

40.5

26,0

8,5

7,5

41

26,5

9

8

42

27,0

9,5

8,5

42,5

27,5

10

9

43

28.0

10,5

9,5

44

28,5

11

10

44,5

29,0

11,5

10,5

45

29,5

12

11

45.5

30

13

12

47

31,0

14

13

48

32

ТАБЛИЦА РАЗМЕРОВ ЖЕНСКИХ САПОГ

MONDOPOINT

5

3

35

22

5.5

3,5

36

22,5

6

4

36,5

23

6,5

4,5

37

23,5

7

5

38

24

7.5

5,5

38,5

24,5

8

6

39

25

8,5

6,5

40

25,5

9

7

40.5

26

9,5

7,5

41

26,5

10

8

42

27

10,5

8,5

42,5

27,5

ТАБЛИЦА РАЗМЕРОВ ДЕТСКИХ САПОГ

MONDOPOINT

13.5

32

20,5

2C

1

33

21

3C

2

34

21,5

4C

3

35

22

5C

4

36.5

23,0

6C

5

38

24,0

7C

6

39

24,5

ТАБЛИЦА РАЗМЕРОВ ОДЕЖДЫ И ВЕРХНЕЙ ОДЕЖДЫ

КУРТКА REGULAR FIT (мужская)

РАЗМЕР (ДЮЙМЫ) S M л XL
ГРУДЬ (по всей окружности)

46

48

50

53

ДЛИНА КОРПУСА

31

32 33

34

КУРТКА MID FIT (мужская)

РАЗМЕР (ДЮЙМЫ) S M л XL
ГРУДЬ (по всей окружности)

46

48

50

53

ДЛИНА КОРПУСА

32

34 34

36

ДЛИННАЯ КУРТКА (мужская)

РАЗМЕР (ДЮЙМЫ) S M л XL
ГРУДЬ (по всей окружности)

46

48

50

53

ДЛИНА КОРПУСА

34

35 36

37

БРЮКИ ОБЫЧНОГО КРОЯ (мужские)

РАЗМЕР (ДЮЙМЫ) S M л XL
ТАЛИЯ

30-32

34

36

38.5

БЕДРА

26,5

27,5 28,5

30

КОЛЕНЬ

19,5 20,25 21 22

ОТКРЫТИЕ НОЖКИ

21 21.5 22 22,75

INSEAM

31

31,5

32 32,5

БРЮКИ SLOUCH FIT (мужские)

РАЗМЕР (ДЮЙМЫ) S M л XL
ТАЛИЯ

30-32

34

36

38.5

БЕДРА

28

29 30

31,5

КОЛЕНЬ

18,5 19,25 20 21

ОТКРЫТИЕ НОЖКИ

19.5 20 20,5 21,25

INSEAM

31

31,5

32 32,5

БРЮКИ MID FIT (мужские)

РАЗМЕР S M л XL
ТАЛИЯ

30-32

34

36

38.5

БЕДРА

25

26 27

28,5

КОЛЕНЬ

18 18,75 19,5 20,5

ОТКРЫТИЕ НОЖКИ

19.5 20 20,5 21,25

INSEAM

31

31,5

32 32,5

БРЮКИ ОБЛЕГАЮЩЕГО КРОЯ (мужские)

РАЗМЕР (ДЮЙМЫ) S M л XL
ТАЛИЯ

30-32

34

36

38.5

БЕДРА

24,5

25,5 26,5

28

КОЛЕНЬ

17,5 18,25 19 20

ОТКРЫТИЕ НОЖКИ

19 19.5 20 20,75

INSEAM

31

31,5

32 32,5

ФЛИС (мужской)

РАЗМЕР (ДЮЙМЫ) S M л XL XXL
ДЛИНА КОРПУСА

29

30

31

32.5

34
СУНДУК

42

44 46 49 52
НИЖНЕЕ ОТВЕРСТИЕ

39

41 43 46 49
ДЛИНА РУКАВА 26 26.5 27 27,75

28,5

WOVENS (мужские)

РАЗМЕР (ДЮЙМЫ) S M л XL XXL
ДЛИНА КОРПУСА

30

31

32

33.5

35
СУНДУК

41,5

43,5 45,5 48,5 51,5
НИЖНЕЕ ОТВЕРСТИЕ

41,5

43,5 45,5 48,5 51.5
ДЛИНА РУКАВА 26 26,5 27 27,75

28,5

КУРТКИ СЛОЖНЫЕ (мужские)

РАЗМЕР (ДЮЙМЫ) S M л XL XXL
СУНДУК

43

45 47 50 53
НИЖНЕЕ ОТВЕРСТИЕ

42

44 46 49 52
ДЛИНА РУКАВА 26.5 27 27,5 28,25

29

ТАБЛИЦА РАЗМЕРОВ ОДЕЖДЫ И ВЕРХНЕЙ ОДЕЖДЫ

Тканые

S M л XL
Длина корпуса 28.5 29,5 30,5 32
Сундук 39,5 41,5 43,5 46,5
Длина рукава 25,5 26 26,5 27,5

Куртки

S M л XL
Длина корпуса 29 30 31 32.5
Сундук 41 43 45 48
Длина рукава 25,5 26 26,5 27,5

ТАБЛИЦА РАЗМЕРОВ РУКАВОВ / ПЕРЧАТКОВ

резинки | Размер 32 — мешок 1 фунт — Tie Dye

Эти резинки отлично подходят для окрашивания галстуков.Сумка 1 фунт (размер 32)

Вопросы о продукте

    • Ваш вопрос получен. Уведомление будет отправлено после публикации ответа.
    • Не удалось найти вопрос для сохранения.
    • ReCAPTCHA введена неправильно. Попробуйте снова.
    • Ваш ответ был получен.Уведомление будет отправлено, когда ответ будет опубликован.
    • Не удалось найти ответ для сохранения.

Информация о продукте

Мы рады предложить наши направления онлайн.Откройте для себя неограниченные творческие возможности и технические проблемы, загрузив версию продукта в формате .pdf, показанную выше. Мы рекомендуем, чтобы перед использованием любого из наших продуктов вы ознакомились с Правилами безопасности Studio, чтобы посоветовать меры предосторожности и правильное использование защитного оборудования, чистоту работы и ответственное использование продуктов.

Наши направления предлагают варианты измерения в метрической системе на английском языке и рекомендации по температуре. Однако у вас будет лучший контроль над результатами, если вы выберете метрическую систему; Очень важно, чтобы вы использовали наиболее удобную для вас измерительную систему.

Паспорта безопасности продукта (SDS)

Паспорта безопасности

являются важным компонентом управления качеством продукции и охраны труда. Они предназначены для ознакомления рабочих и аварийного персонала с процедурами безопасного обращения с продуктами или работы с ними. Паспорта безопасности содержат информацию, относящуюся к конкретному продукту, такую ​​как физические данные, токсичность, воздействие на здоровье, первую помощь, реактивность, хранение, утилизацию, защитное оборудование и процедуры обработки разливов.Найдите паспорт безопасности продукта, показанного выше

Правила техники безопасности для студии

В случае возникновения чрезвычайной ситуации в нерабочее время с 9 до 5 EST, с понедельника по пятницу и в выходные дни, позвоните по следующим номерам:

Телефоны экстренных служб:
800-255-3924 ChemTel. (США)
+ 1 01813-248-0585 (За пределами США)

Как контролировать стабильность обучающих нейронных сетей с размером партии

Последнее обновление 28 августа 2020 г.

Нейронные сети обучаются с использованием градиентного спуска, при котором оценка ошибки, используемая для обновления весов, вычисляется на основе подмножества обучающего набора данных.

Количество примеров из набора обучающих данных, используемых при оценке градиента ошибки, называется размером пакета и является важным гиперпараметром, влияющим на динамику алгоритма обучения.

Важно изучить динамику своей модели, чтобы убедиться, что вы извлекаете из нее максимум пользы.

В этом руководстве вы откроете для себя три различных варианта градиентного спуска и узнаете, как исследовать и диагностировать влияние размера пакета на процесс обучения.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

  • Размер пакета контролирует точность оценки градиента ошибки при обучении нейронных сетей.
  • Пакетный, стохастический и мини-пакетный градиентный спуск — это три основных разновидности алгоритма обучения.
  • Существует противоречие между размером пакета и скоростью и стабильностью процесса обучения.

Начните свой проект с моей новой книги Better Deep Learning, включая пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

  • Обновлено в октябре 2019 г. : Обновлено для Keras 2.3 и TensorFlow 2.0.
  • Обновление, январь / 2020 г. : Обновлено с учетом изменений в scikit-learn v0.22 API.

Как контролировать скорость и стабильность обучающих нейронных сетей с помощью размера пакета градиентного спуска
Фотография Адриана Скоттоу, некоторые права защищены.

Обзор учебного пособия

Это руководство разделено на семь частей; их:

  1. Размер партии и градиентный спуск
  2. Стохастический, пакетный и мини-пакетный градиентный спуск в Керасе
  3. Задача многоклассовой классификации
  4. MLP подходит для пакетного градиентного спуска
  5. MLP со стохастическим градиентным спуском
  6. MLP Fit с Minibatch Gradient Descent
  7. Влияние размера партии на поведение модели

Размер партии и градиентный спуск

Нейронные сети обучаются с использованием алгоритма оптимизации стохастического градиентного спуска.

Это включает использование текущего состояния модели для прогнозирования, сравнение прогноза с ожидаемыми значениями и использование разницы в качестве оценки градиента ошибки. Затем этот градиент ошибки используется для обновления весов модели, и процесс повторяется.

Градиент ошибки является статистической оценкой. Чем больше обучающих примеров используется в оценке, тем точнее будет эта оценка и тем больше вероятность того, что веса сети будут скорректированы таким образом, чтобы улучшить производительность модели.Усовершенствованная оценка градиента ошибки достигается за счет того, что необходимо использовать модель, чтобы сделать гораздо больше прогнозов, прежде чем можно будет вычислить оценку и, в свою очередь, обновить веса.

Алгоритмы оптимизации, которые используют весь обучающий набор, называются пакетными или детерминированными методами градиента, поскольку они обрабатывают все обучающие примеры одновременно в большом пакете.

— стр. 278, Глубокое обучение, 2016.

В качестве альтернативы, использование меньшего количества примеров приводит к менее точной оценке градиента ошибки, которая сильно зависит от конкретных используемых обучающих примеров.

Это приводит к зашумленной оценке, которая, в свою очередь, приводит к зашумленным обновлениям весов модели, например много обновлений, возможно, с совершенно разными оценками градиента ошибок. Тем не менее, эти шумные обновления могут привести к более быстрому обучению, а иногда и к более надежной модели.

Алгоритмы оптимизации, которые используют только один пример за раз, иногда называют стохастическими, а иногда и интерактивными методами. Термин онлайн обычно зарезервирован для случая, когда примеры взяты из потока постоянно создаваемых примеров, а не из обучающего набора фиксированного размера, по которому выполняется несколько проходов.

— стр. 278, Глубокое обучение, 2016.

Количество обучающих примеров, используемых при оценке градиента ошибки, представляет собой гиперпараметр для алгоритма обучения, называемый «размер пакета » или просто «пакет ».

Размер пакета 32 означает, что 32 выборки из обучающего набора данных будут использоваться для оценки градиента ошибки перед обновлением весов модели. Одна эпоха обучения означает, что алгоритм обучения сделал один проход через набор обучающих данных, где примеры были разделены на случайно выбранные группы « размер партии ».

Исторически алгоритм обучения, в котором размер пакета установлен равным общему количеству обучающих примеров, называется « пакетный градиентный спуск », а обучающий алгоритм, в котором размер пакета установлен на 1 обучающий пример, называется « стохастический градиентный спуск ». »Или« онлайн градиентный спуск ».

Конфигурация размера пакета где-либо между ними (например, более 1 примера и меньшее количество примеров в наборе обучающих данных) называется « мини-пакетный градиентный спуск .”

  • Пакетный градиентный спуск . Размер пакета устанавливается равным общему количеству примеров в наборе обучающих данных.
  • Стохастический градиентный спуск . Размер партии установлен на единицу.
  • Миниатюрный градиентный спуск . Размер пакета установлен более чем на один и меньше, чем общее количество примеров в наборе обучающих данных.

Для краткости алгоритм часто называют стохастическим градиентным спуском независимо от размера пакета.Учитывая, что для обучения нейронных сетей с глубоким обучением часто используются очень большие наборы данных, размер пакета редко устанавливается равным размеру обучающего набора данных.

Меньшие партии используются по двум основным причинам:

  • Пакеты меньшего размера создают помехи, обеспечивая эффект регуляризации и меньшую ошибку обобщения.
  • Меньшие размеры пакетов упрощают размещение в памяти одного пакета обучающих данных (например, при использовании графического процессора).

Третья причина заключается в том, что размер партии часто устанавливается на что-то небольшое, например 32 образца, и не настраивается практикующим специалистом.Небольшие партии, такие как 32, обычно работают хорошо.

… [размер партии] обычно выбирается от 1 до нескольких сотен, например [размер пакета] = 32 — хорошее значение по умолчанию

— Практические рекомендации по градиентному обучению глубоких архитектур, 2012 г.

Представленные результаты подтверждают, что использование небольших пакетов обеспечивает лучшую стабильность обучения и производительность обобщения при заданных вычислительных затратах в широком диапазоне экспериментов.Во всех случаях наилучшие результаты были получены при размерах партии m = 32 или меньше, часто даже при m = 2 или m = 4.

— Возвращение к малому пакетному обучению для глубоких нейронных сетей, 2018.

Тем не менее, размер пакета влияет на скорость обучения модели и стабильность процесса обучения. Это важный гиперпараметр, который должен быть хорошо понят и настроен специалистами по глубокому обучению.

Хотите лучших результатов с помощью глубокого обучения?

Пройдите бесплатный 7-дневный ускоренный курс по электронной почте (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

Стохастический, пакетный и мини-пакетный градиентный спуск в Керасе

Keras позволяет обучать вашу модель с помощью стохастического, пакетного или мини-пакетного градиентного спуска.

Этого можно добиться, задав аргумент batch_size при вызове функции fit () при обучении модели.

Давайте рассмотрим каждый подход по очереди.

Стохастический градиентный спуск в Керасе

В приведенном ниже примере для аргумента batch_size устанавливается значение 1 для стохастического градиентного спуска.


model.fit (trainX, trainy, batch_size = 1)

model.fit (trainX, trainy, batch_size = 1)

Пакетный градиентный спуск в Керасе

В приведенном ниже примере аргумент batch_size устанавливается равным количеству выборок в наборе обучающих данных для пакетного градиентного спуска.


model.fit (trainX, trainy, batch_size = len (trainX))

model.fit (trainX, trainy, batch_size = len (trainX))

Миниатюрный градиентный спуск в Керасе

В приведенном ниже примере используется размер пакета по умолчанию 32 для аргумента batch_size , который больше 1 для стохастического градиентного спуска и меньше размера вашего обучающего набора данных для пакетного градиентного спуска.


model.fit (trainX, trainy)

model.fit (trainX, trainy)

В качестве альтернативы для batch_size можно указать значение, отличное от 1 или количества выборок в обучающем наборе данных, например 64.


model.fit (trainX, trainy, batch_size = 64)

model.fit (trainX, trainy, batch_size = 64)

Проблема классификации нескольких классов

Мы будем использовать небольшую задачу классификации нескольких классов в качестве основы, чтобы продемонстрировать влияние размера пакета на обучение.

Класс scikit-learn предоставляет функцию make_blobs (), которую можно использовать для создания задачи классификации нескольких классов с заданным количеством выборок, входными переменными, классами и дисперсией выборок внутри класса.

Задача может быть сконфигурирована так, чтобы иметь две входные переменные (для представления координат точек x и y ) и стандартное отклонение 2,0 для точек в каждой группе. Мы будем использовать одно и то же случайное состояние (начальное число для генератора псевдослучайных чисел), чтобы всегда получать одни и те же точки данных.

# создать 2d набор данных классификации
X, y = make_blobs (n_samples = 1000, center = 3, n_features = 2, cluster_std = 2, random_state = 2)

# сгенерировать 2d набор данных классификации

X, y = make_blobs (n_samples = 1000, center = 3, n_features = 2, cluster_std = 2, random_state = 2)

Результаты — это входные и выходные элементы набора данных, которые мы можем моделировать.

Чтобы получить представление о сложности проблемы, мы можем нанести каждую точку на двумерный график рассеяния и раскрасить каждую точку по значению класса.

Полный пример приведен ниже.

# точечная диаграмма набора данных BLOB-объектов
из sklearn.datasets импортировать make_blobs
из matplotlib import pyplot
из импорта numpy, где
# создать 2d набор данных классификации
X, y = make_blobs (n_samples = 1000, center = 3, n_features = 2, cluster_std = 2, random_state = 2)
# график разброса для каждого значения класса
для class_value в диапазоне (3):
# выбираем индексы точек с меткой класса
row_ix = где (y == значение_класса)
# точечная диаграмма для точек с другим цветом
пиплот.разброс (X [row_ix, 0], X [row_ix, 1])
# показать сюжет
pyplot.show ()

# точечная диаграмма набора данных blobs

из sklearn.datasets import make_blobs

из matplotlib import pyplot

из numpy import where

# сгенерировать 2d набор данных классификации

X, y = make_blobs (n_sources , n_features = 2, cluster_std = 2, random_state = 2)

# график разброса для каждого значения класса

для class_value в диапазоне (3):

# выберите индексы точек с меткой класса

row_ix = где (y == class_value)

# диаграмма рассеяния для точек с другим цветом

pyplot.scatter (X [row_ix, 0], X [row_ix, 1])

# показать график

pyplot.show ()

При выполнении примера создается диаграмма рассеяния всего набора данных. Мы можем видеть, что стандартное отклонение 2,0 означает, что классы не могут быть линейно разделены (отделены линией), что вызывает множество неоднозначных моментов.

Это желательно, поскольку это означает, что проблема нетривиальна и позволит модели нейронной сети найти множество различных возможных решений « достаточно хорошо, ».

Точечная диаграмма набора данных BLOB-объектов с тремя классами и точками, окрашенными по значению класса

MLP с функцией пакетного градиентного спуска

Мы можем разработать модель многослойного персептрона (MLP) для решения проблемы классификации нескольких классов, описанной в предыдущем разделе, и обучить ее, используя пакетный градиентный спуск.

Во-первых, нам нужно горячо кодировать целевую переменную, преобразовывая значения целочисленного класса в двоичные векторы. Это позволит модели прогнозировать вероятность принадлежности каждого примера к каждому из трех классов, обеспечивая больше нюансов в прогнозах и контексте при обучении модели.

# одна выходная переменная горячего кодирования
y = to_categorical (y)

# одна выходная переменная горячего кодирования

y = to_categorical (y)

Далее мы разделим обучающий набор данных из 1000 примеров на обучающий и тестовый набор данных по 500 примеров в каждом.

Это равномерное разделение позволит нам оценить и сравнить производительность различных конфигураций размера партии на модели и ее производительности.

# разделить на поезд и тест
n_train = 500
trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:]
trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:]

# разделить на train и test

n_train = 500

trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:]

trainy, testy = y [: n_train], y [n_train: ]

Мы определим модель MLP с входным слоем, который ожидает две входные переменные для двух переменных в наборе данных.

Модель будет иметь единственный скрытый слой с 50 узлами, выпрямленную линейную функцию активации и инициализацию случайных весов. Наконец, выходной слой имеет 3 узла, чтобы делать прогнозы для трех классов и функцию активации softmax.

# определить модель
model = Последовательный ()
model.add (Dense (50, input_dim = 2, Activation = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))
model.add (Плотный (3, активация = ‘softmax’))

# определить модель

model = Sequential ()

model.add (Dense (50, input_dim = 2, Activation = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))

model.add (Dense (3, Activation = ‘softmax’))

Мы оптимизируем модель со стохастическим градиентным спуском и будем использовать категориальную кросс-энтропию для вычисления ошибки модели во время обучения.

В этом примере мы будем использовать « пакетный градиентный спуск », что означает, что размер пакета будет установлен равным размеру обучающего набора данных. Модель будет соответствовать 200 эпохам обучения, и набор тестовых данных будет использоваться в качестве набора для проверки, чтобы отслеживать производительность модели на удерживающем наборе во время обучения.

Эффект будет заключаться в увеличении времени между обновлениями веса, и мы ожидаем более быстрого обучения, чем другие размеры пакетов, и более стабильных оценок градиента, что должно привести к более стабильной работе модели во время обучения.

# скомпилировать модель
opt = SGD (lr = 0,01, импульс = 0,9)
model.compile (loss = ‘category_crossentropy’, optimizer = opt, metrics = [‘precision’])
# подходящая модель
history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 200, verbose = 0, batch_size = len (trainX))

# скомпилировать модель

opt = SGD (lr = 0.01, импульс = 0,9)

model.compile (loss =’ategorical_crossentropy ‘, optimizer = opt, metrics = [‘ precision ‘])

# fit model

history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = ( testX, testy), epochs = 200, verbose = 0, batch_size = len (trainX))

После того, как модель подобрана, производительность оценивается и указывается в наборах данных поезда и тестирования.

# оценить модель
_, train_acc = model.evaluate (trainX, trainy, verbose = 0)
_, test_acc = модель.оценить (testX, testy, verbose = 0)
print (‘Поезд:% .3f, Тест:% .3f’% (train_acc, test_acc))

# оценить модель

_, train_acc = model.evaluate (trainX, trainy, verbose = 0)

_, test_acc = model.evaluate (testX, testy, verbose = 0)

print (‘Поезд:% .3f, Тест:% .3f ‘% (train_acc, test_acc))

Построен линейный график, показывающий точность поезда и тестового набора модели для каждой эпохи обучения.

Эти кривые обучения указывают на три вещи: как быстро модель изучает проблему, насколько хорошо она изучает проблему и насколько шумными были обновления модели во время обучения.

# сюжет истории тренировок
pyplot.plot (history.history [‘точность’], label = ‘train’)
pyplot.plot (history.history [‘val_accuracy’], label = ‘test’)
pyplot.legend ()
pyplot.show ()

# история обучения сюжета

pyplot.plot (history.history [‘precision’], label = ‘train’)

pyplot.plot (history.history [‘val_accuracy’], label = ‘test’)

pyplot.legend ()

pyplot.show ()

Полный пример, объединяющий эти элементы, приведен ниже.

# mlp для задачи blobs с пакетным градиентным спуском
из sklearn.datasets импортировать make_blobs
from keras.layers import Плотный
из keras.models импорт Последовательный
из кераса.оптимизаторы импортируют SGD
from keras.utils import to_categorical
из matplotlib import pyplot
# создать 2d набор данных классификации
X, y = make_blobs (n_samples = 1000, center = 3, n_features = 2, cluster_std = 2, random_state = 2)
# одна выходная переменная горячего кодирования
y = to_categorical (y)
# разделить на поезд и тест
n_train = 500
trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:]
trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:]
# определить модель
model = Последовательный ()
модель.add (Dense (50, input_dim = 2, Activation = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))
model.add (Плотный (3, активация = ‘softmax’))
# скомпилировать модель
opt = SGD (lr = 0,01, импульс = 0,9)
model.compile (loss = ‘category_crossentropy’, optimizer = opt, metrics = [‘precision’])
# подходящая модель
history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 200, verbose = 0, batch_size = len (trainX))
# оценить модель
_, train_acc = model.evaluate (trainX, trainy, verbose = 0)
_, test_acc = модель.оценить (testX, testy, verbose = 0)
print (‘Поезд:% .3f, Тест:% .3f’% (train_acc, test_acc))
# сюжет истории тренировок
pyplot.plot (history.history [‘точность’], label = ‘train’)
pyplot.plot (history.history [‘val_accuracy’], label = ‘test’)
pyplot.legend ()
pyplot.show ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

0003

# mlp для задачи blobs с пакетным градиентным спуском

из sklearn.наборы данных import make_blobs

из keras.layers import Dense

from keras.models import Sequential

from keras.optimizers import SGD

from keras.utils import to_categorical

from matplotlib

import pyplot class 9000 20003 generate

X, y = make_blobs (n_samples = 1000, center = 3, n_features = 2, cluster_std = 2, random_state = 2)

# одна выходная переменная горячего кодирования

y = to_categorical (y)

# разделить на обучение и тестирование

n_train = 500

trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:]

trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:]

# определить модель

model = Sequential ()

модель.add (Dense (50, input_dim = 2, activate = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))

model.add (Dense (3, activate = ‘softmax’))

# скомпилировать модель

opt = SGD (lr = 0,01, импульс = 0,9)

model.compile (loss =’ategorical_crossentropy ‘, optimizer = opt, metrics = [‘ precision ‘])

# fit model

history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 200, verbose = 0, batch_size = len (trainX))

# оценить модель

_, train_acc = model.оценить (trainX, trainy, verbose = 0)

_, test_acc = model.evaluate (testX, testy, verbose = 0)

print (‘Train:% .3f, Test:% .3f’% (train_acc, test_acc ))

# история обучения графика

pyplot.plot (history.history [‘precision’], label = ‘train’)

pyplot.plot (history.history [‘val_accuracy’], label = ‘test’)

pyplot.legend ()

pyplot.show ()

При выполнении примера сначала сообщается о производительности модели в наборе данных поезда и тестировании.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

В этом случае мы можем видеть, что производительность была одинаковой для поездов и тестовых наборов: 81% и 83% соответственно.

Поезд: 0.816, Тест: 0.830

Поезд: 0.816, Тест: 0.830

Построен линейный график точности классификации модели в наборе данных поезда (синий) и тестового (оранжевый). Мы видим, что модель относительно медленно изучает эту проблему, сходясь к решению примерно через 100 эпох, после чего изменения в производительности модели незначительны.

Линейный график точности классификации на поездах и испытательных наборах MLP, пригодного для серийного градиентного спуска

MLP со стохастическим градиентным спуском

Пример пакетного градиентного спуска из предыдущего раздела может быть обновлен, чтобы вместо него использовать стохастический градиентный спуск.

Это требует изменения размера пакета с размера обучающего набора данных до 1.

# подходящая модель
history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 200, verbose = 0, batch_size = 1)

# fit model

history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 200, verbose = 0, batch_size = 1)

Стохастический градиентный спуск требует, чтобы модель делала прогноз и обновляла веса для каждого обучающего примера.Это приводит к резкому замедлению процесса обучения по сравнению с пакетным градиентным спуском.

Ожидание этого изменения состоит в том, что модель обучается быстрее и что изменения в модели являются зашумленными, что, в свою очередь, приводит к зашумлённой производительности в течение периодов обучения.

Полный пример с этим изменением приведен ниже.

# mlp для задачи blobs со стохастическим градиентным спуском
из sklearn.datasets импортировать make_blobs
из кераса.слои импортировать плотный
из keras.models импорт Последовательный
от keras.optimizers импортные SGD
from keras.utils import to_categorical
из matplotlib import pyplot
# создать 2d набор данных классификации
X, y = make_blobs (n_samples = 1000, center = 3, n_features = 2, cluster_std = 2, random_state = 2)
# одна выходная переменная горячего кодирования
y = to_categorical (y)
# разделить на поезд и тест
n_train = 500
trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:]
trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:]
# определить модель
model = Последовательный ()
модель.add (Dense (50, input_dim = 2, Activation = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))
model.add (Плотный (3, активация = ‘softmax’))
# скомпилировать модель
opt = SGD (lr = 0,01, импульс = 0,9)
model.compile (loss = ‘category_crossentropy’, optimizer = opt, metrics = [‘precision’])
# подходящая модель
history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 200, verbose = 0, batch_size = 1)
# оценить модель
_, train_acc = model.evaluate (trainX, trainy, verbose = 0)
_, test_acc = модель.оценить (testX, testy, verbose = 0)
print (‘Поезд:% .3f, Тест:% .3f’% (train_acc, test_acc))
# сюжет истории тренировок
pyplot.plot (history.history [‘точность’], label = ‘train’)
pyplot.plot (history.history [‘val_accuracy’], label = ‘test’)
pyplot.legend ()
pyplot.show ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

0003

# mlp для задачи blobs со стохастическим градиентным спуском

из sklearn.наборы данных import make_blobs

из keras.layers import Dense

from keras.models import Sequential

from keras.optimizers import SGD

from keras.utils import to_categorical

from matplotlib

import pyplot class 9000 20003 generate

X, y = make_blobs (n_samples = 1000, center = 3, n_features = 2, cluster_std = 2, random_state = 2)

# одна выходная переменная горячего кодирования

y = to_categorical (y)

# разделить на обучение и тестирование

n_train = 500

trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:]

trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:]

# определить модель

model = Sequential ()

модель.add (Dense (50, input_dim = 2, activate = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))

model.add (Dense (3, activate = ‘softmax’))

# скомпилировать модель

opt = SGD (lr = 0,01, импульс = 0,9)

model.compile (loss =’ategorical_crossentropy ‘, optimizer = opt, metrics = [‘ precision ‘])

# fit model

history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 200, verbose = 0, batch_size = 1)

# оценить модель

_, train_acc = model.оценить (trainX, trainy, verbose = 0)

_, test_acc = model.evaluate (testX, testy, verbose = 0)

print (‘Train:% .3f, Test:% .3f’% (train_acc, test_acc ))

# история обучения графика

pyplot.plot (history.history [‘precision’], label = ‘train’)

pyplot.plot (history.history [‘val_accuracy’], label = ‘test’)

pyplot.legend ()

pyplot.show ()

При выполнении примера сначала сообщается о производительности модели в наборе данных поезда и тестировании.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

В этом случае мы можем видеть, что производительность была одинаковой для набора поездов и тестов, точность около 60%, но была значительно хуже (около 20 процентных пунктов), чем при использовании пакетного градиентного спуска.

По крайней мере, для этой задачи и выбранной модели и конфигурации модели стохастический (онлайн) градиентный спуск не подходит.

Поезд: 0.612, Тест: 0.606

Поезд: 0,612, Тест: 0,606

Построен линейный график точности классификации модели в наборе данных поезда (синий) и тестового (оранжевый).

График показывает нестабильный характер тренировочного процесса при выбранной конфигурации. Низкая производительность и резкие изменения модели предполагают, что скорость обучения, используемая для обновления весов после каждого обучающего примера, может быть слишком большой и что меньшая скорость обучения может сделать процесс обучения более стабильным.

Линейный график точности классификации на поездах и тестовых наборах MLP, согласованного со стохастическим градиентным спуском

Мы можем проверить это, повторно запустив подгонку модели со стохастическим градиентным спуском и меньшей скоростью обучения. Например, мы можем снизить скорость обучения на порядок с 0,01 до 0,001.

# скомпилировать модель
opt = SGD (lr = 0,001, импульс = 0,9)
model.compile (loss = ‘category_crossentropy’, optimizer = opt, metrics = [‘precision’])

# скомпилировать модель

opt = SGD (lr = 0.001, импульс = 0,9)

model.compile (loss = ‘category_crossentropy’, optimizer = opt, metrics = [‘precision’])

Полный список кода с этим изменением приводится ниже для полноты.

# mlp для задачи blobs со стохастическим градиентным спуском
из sklearn.datasets импортировать make_blobs
from keras.layers import Плотный
из keras.models импорт Последовательный
от keras.optimizers импортные SGD
из кераса.utils import to_categorical
из matplotlib import pyplot
# создать 2d набор данных классификации
X, y = make_blobs (n_samples = 1000, center = 3, n_features = 2, cluster_std = 2, random_state = 2)
# одна выходная переменная горячего кодирования
y = to_categorical (y)
# разделить на поезд и тест
n_train = 500
trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:]
trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:]
# определить модель
model = Последовательный ()
model.add (Dense (50, input_dim = 2, Activation = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))
модель.добавить (Плотный (3, активация = ‘softmax’))
# скомпилировать модель
opt = SGD (lr = 0,001, импульс = 0,9)
model.compile (loss = ‘category_crossentropy’, optimizer = opt, metrics = [‘precision’])
# подходящая модель
history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 200, verbose = 0, batch_size = 1)
# оценить модель
_, train_acc = model.evaluate (trainX, trainy, verbose = 0)
_, test_acc = model.evaluate (testX, testy, verbose = 0)
print (‘Поезд:% .3f, Тест:% .3f’% (train_acc, test_acc))
# сюжет истории тренировок
пиплот.сюжет (history.history [‘точность’], label = ‘train’)
pyplot.plot (history.history [‘val_accuracy’], label = ‘test’)
pyplot.legend ()
pyplot.show ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

0003

# mlp для задачи blobs со стохастическим градиентным спуском

из sklearn.наборы данных import make_blobs

из keras.layers import Dense

from keras.models import Sequential

from keras.optimizers import SGD

from keras.utils import to_categorical

from matplotlib

import pyplot class 9000 20003 generate

X, y = make_blobs (n_samples = 1000, center = 3, n_features = 2, cluster_std = 2, random_state = 2)

# одна выходная переменная горячего кодирования

y = to_categorical (y)

# разделить на обучение и тестирование

n_train = 500

trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:]

trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:]

# определить модель

model = Sequential ()

модель.add (Dense (50, input_dim = 2, activate = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))

model.add (Dense (3, activate = ‘softmax’))

# скомпилировать модель

opt = SGD (lr = 0,001, импульс = 0,9)

model.compile (loss =’ategorical_crossentropy ‘, optimizer = opt, metrics = [‘ precision ‘])

# fit model

history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 200, verbose = 0, batch_size = 1)

# оценить модель

_, train_acc = model.оценить (trainX, trainy, verbose = 0)

_, test_acc = model.evaluate (testX, testy, verbose = 0)

print (‘Train:% .3f, Test:% .3f’% (train_acc, test_acc ))

# история обучения графика

pyplot.plot (history.history [‘precision’], label = ‘train’)

pyplot.plot (history.history [‘val_accuracy’], label = ‘test’)

pyplot.legend ()

pyplot.show ()

Выполнение этого примера говорит о другом.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности.Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Заявленная производительность значительно улучшена, достигая точности классификации на поездах и испытательных наборах на уровне подгонки с использованием пакетного градиентного спуска.

Поезд: 0.816, Тест: 0.824

Поезд: 0.816, Тест: 0.824

Линейный график показывает ожидаемое поведение. А именно, что модель быстро изучает проблему по сравнению с пакетным градиентным спуском, повышая точность примерно до 80% примерно за 25 эпох, а не за 100 эпох, наблюдаемых при использовании пакетного градиентного спуска.Мы могли прекратить тренировки в эпоху 50 вместо эпохи 200 из-за более быстрого обучения.

Это неудивительно. При пакетном градиентном спуске 100 эпох включали 100 оценок ошибки и 100 обновлений весов. В стохастическом градиентном спуске задействовано 25 эпох (500 * 25) или 12500 обновлений веса, что обеспечивает более чем в 10 раз больше обратной связи, хотя и более шумной, о том, как улучшить модель.

Линейный график также показывает, что производительность тренировки и теста остается сопоставимой во время обучения по сравнению с динамикой с пакетным градиентным спуском, когда производительность на тестовой выборке была немного лучше и оставалась таковой на протяжении всего обучения.

В отличие от пакетного градиентного спуска, мы можем видеть, что зашумленные обновления приводят к зашумленным характеристикам на протяжении всего обучения. Это расхождение в модели означает, что может быть сложно выбрать, какую модель использовать в качестве окончательной модели, в отличие от пакетного градиентного спуска, когда производительность стабилизируется, потому что модель сходимся.

Линейный график точности классификации на обучающих и тестовых наборах MLP, подходящих для стохастического градиентного спуска и меньшей скорости обучения

Этот пример подчеркивает важную взаимосвязь между размером пакета и скоростью обучения.А именно, более зашумленные обновления модели требуют меньшей скорости обучения, тогда как менее зашумленные более точные оценки градиента ошибок могут применяться к модели более свободно. Мы можем резюмировать это следующим образом:

  • Пакетный градиентный спуск : используйте относительно большую скорость обучения и большее количество эпох обучения.
  • Стохастический градиентный спуск : Используйте относительно меньшую скорость обучения и меньшее количество эпох обучения.

Мини-пакетный градиентный спуск представляет собой альтернативный подход.

MLP Fit With Minibatch Gradient Descent

Альтернативой использованию стохастического градиентного спуска и настройке скорости обучения является поддержание постоянной скорости обучения и изменение размера пакета.

По сути, это означает, что мы указываем скорость обучения или величину изменения для применения к весам каждый раз, когда мы оцениваем градиент ошибки, но для изменения точности градиента в зависимости от количества выборок, используемых для его оценки.

Удерживает скорость обучения на уровне 0.01, как и в случае с пакетным градиентным спуском, мы можем установить размер пакета равным 32, что является широко распространенным размером пакета по умолчанию.

# подходящая модель
history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 200, verbose = 0, batch_size = 32)

# fit model

history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 200, verbose = 0, batch_size = 32)

Мы ожидаем получить некоторые преимущества стохастического градиентного спуска с большей скоростью обучения.

Полный пример с этой модификацией приведен ниже.

# mlp для задачи о каплях с градиентным спуском мини-пакета
из sklearn.datasets импортировать make_blobs
from keras.layers import Плотный
из keras.models импорт Последовательный
от keras.optimizers импортные SGD
from keras.utils import to_categorical
из matplotlib import pyplot
# создать 2d набор данных классификации
X, y = make_blobs (n_samples = 1000, center = 3, n_features = 2, cluster_std = 2, random_state = 2)
# одна выходная переменная горячего кодирования
y = to_categorical (y)
# разделить на поезд и тест
n_train = 500
trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:]
trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:]
# определить модель
model = Последовательный ()
модель.add (Dense (50, input_dim = 2, Activation = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))
model.add (Плотный (3, активация = ‘softmax’))
# скомпилировать модель
opt = SGD (lr = 0,01, импульс = 0,9)
model.compile (loss = ‘category_crossentropy’, optimizer = opt, metrics = [‘precision’])
# подходящая модель
history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 200, verbose = 0, batch_size = 32)
# оценить модель
_, train_acc = model.evaluate (trainX, trainy, verbose = 0)
_, test_acc = модель.оценить (testX, testy, verbose = 0)
print (‘Поезд:% .3f, Тест:% .3f’% (train_acc, test_acc))
# сюжет истории тренировок
pyplot.plot (history.history [‘точность’], label = ‘train’)
pyplot.plot (history.history [‘val_accuracy’], label = ‘test’)
pyplot.legend ()
pyplot.show ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

0003

# mlp для задачи blobs с градиентным спуском мини-пакета

из sklearn.наборы данных import make_blobs

из keras.layers import Dense

from keras.models import Sequential

from keras.optimizers import SGD

from keras.utils import to_categorical

from matplotlib

import pyplot class 9000 20003 generate

X, y = make_blobs (n_samples = 1000, center = 3, n_features = 2, cluster_std = 2, random_state = 2)

# одна выходная переменная горячего кодирования

y = to_categorical (y)

# разделить на обучение и тестирование

n_train = 500

trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:]

trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:]

# определить модель

model = Sequential ()

модель.add (Dense (50, input_dim = 2, activate = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))

model.add (Dense (3, activate = ‘softmax’))

# скомпилировать модель

opt = SGD (lr = 0,01, импульс = 0,9)

model.compile (loss =’ategorical_crossentropy ‘, optimizer = opt, metrics = [‘ precision ‘])

# fit model

history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 200, verbose = 0, batch_size = 32)

# оценить модель

_, train_acc = model.оценить (trainX, trainy, verbose = 0)

_, test_acc = model.evaluate (testX, testy, verbose = 0)

print (‘Train:% .3f, Test:% .3f’% (train_acc, test_acc ))

# история обучения графика

pyplot.plot (history.history [‘precision’], label = ‘train’)

pyplot.plot (history.history [‘val_accuracy’], label = ‘test’)

pyplot.legend ()

pyplot.show ()

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности.Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Выполнение примера показывает одинаковую производительность как на обучающем, так и на тестовом наборе, сравнимую с пакетным градиентным спуском и стохастическим градиентным спуском после того, как мы снизили скорость обучения.

Поезд: 0.832, Тест: 0.812

Поезд: 0.832, Тест: 0.812

Линейный график показывает динамику как стохастического, так и пакетного градиентного спуска.В частности, модель быстро обучается и имеет шумные обновления, но также больше стабилизируется к концу цикла, чем стохастический градиентный спуск.

Сохранение постоянной скорости обучения и изменение размера пакета позволяет использовать лучшее из обоих подходов.

Линейный график точности классификации на поездах и испытательных наборах MLP, пригодного для мини-пакетного градиентного спуска

Влияние размера партии на поведение модели

Мы можем переоборудовать модель с разными размерами пакетов и проанализировать влияние изменения размера пакета на скорость обучения, стабильность во время обучения и на конечный результат.

Во-первых, мы можем очистить код и создать функцию для подготовки набора данных.

# подготовить обучающий и тестовый набор данных
def prepare_data ():
# создать 2d набор данных классификации
X, y = make_blobs (n_samples = 1000, center = 3, n_features = 2, cluster_std = 2, random_state = 2)
# одна выходная переменная горячего кодирования
y = to_categorical (y)
# разделить на поезд и тест
n_train = 500
trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:]
trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:]
вернуться trainX, trainy, testX, testy

# подготовить набор данных для обучения и тестирования

def prepare_data ():

# создать набор данных 2d классификации

X, y = make_blobs (n_samples = 1000, center = 3, n_features = 2, cluster_std = 2, random_state = 2)

# одна выходная переменная горячего кодирования

y = to_categorical (y)

# разделить на train и test

n_train = 500

trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:]

trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:]

return trainX, trainy, testX, testy

Затем мы можем создать функцию, которая соответствует модели проблемы с заданным размером пакета, и построить кривые обучения точности классификации на обучающих и тестовых наборах данных.

# подобрать модель и построить кривую обучения
def fit_model (trainX, trainy, testX, testy, n_batch):
# определить модель
model = Последовательный ()
model.add (Dense (50, input_dim = 2, Activation = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))
model.add (Плотный (3, активация = ‘softmax’))
# скомпилировать модель
opt = SGD (lr = 0,01, импульс = 0,9)
model.compile (loss = ‘category_crossentropy’, optimizer = opt, metrics = [‘precision’])
# подходящая модель
история = модель.подходят (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 200, verbose = 0, batch_size = n_batch)
# сюжетные кривые обучения
pyplot.plot (history.history [‘точность’], label = ‘train’)
pyplot.plot (history.history [‘val_accuracy’], label = ‘test’)
pyplot.title (‘партия =’ + str (n_batch), pad = -40)

# подобрать модель и построить кривую обучения

def fit_model (trainX, trainy, testX, testy, n_batch):

# определить модель

model = Sequential ()

model.add (Dense (50, input_dim = 2, activate = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))

model.add (Dense (3, activate = ‘softmax’))

# скомпилировать модель

opt = SGD (lr = 0,01, импульс = 0,9)

model.compile (loss =’ategorical_crossentropy ‘, optimizer = opt, metrics = [‘ precision ‘])

# fit model

history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 200, verbose = 0, batch_size = n_batch)

# график обучения кривых

pyplot.plot (history.history [‘precision’], label = ‘train’)

pyplot.plot (history.history [‘val_accuracy’], label = ‘test’)

pyplot.title (‘batch =’ + str (n_batch), pad = -40)

Наконец, мы можем оценить поведение модели с помощью набора пакетов различных размеров, сохраняя при этом все остальное о константе модели, включая скорость обучения.

# подготовить набор данных
trainX, trainy, testX, testy = prepare_data ()
# создать кривые обучения для разных размеров пакетов
batch_sizes = [4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 450]
для i в диапазоне (len (batch_sizes)):
# определяем номер участка
plot_no = 420 + (я + 1)
пиплот.подзаговор (plot_no)
# подобрать модель и построить кривые обучения для размера партии
fit_model (trainX, trainy, testX, testy, batch_sizes [i])
# показать кривые обучения
pyplot.show ()

# подготовить набор данных

trainX, trainy, testX, testy = prepare_data ()

# создать кривые обучения для разных размеров пакетов

batch_sizes = [4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 450]

for i in range (len (batch_sizes)):

# определить номер участка

plot_no = 420 + (i + 1)

pyplot.subplot (plot_no)

# подобрать модель и построить кривые обучения для размера партии

fit_model (trainX, trainy, testX, testy, batch_sizes [i])

# показать кривые обучения

pyplot.show ()

Результатом будет фигура с восемью графиками поведения модели с восемью различными размерами пакетов.

Полный пример приведен ниже.

# mlp для проблемы с каплями с градиентным спуском мини-пакета с различным размером пакета
из склеарна.наборы данных импортируют make_blobs
from keras.layers import Плотный
из keras.models импорт Последовательный
от keras.optimizers импортные SGD
from keras.utils import to_categorical
из matplotlib import pyplot

# подготовить обучающий и тестовый набор данных
def prepare_data ():
# создать 2d набор данных классификации
X, y = make_blobs (n_samples = 1000, center = 3, n_features = 2, cluster_std = 2, random_state = 2)
# одна выходная переменная горячего кодирования
y = to_categorical (y)
# разделить на поезд и тест
n_train = 500
trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:]
trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:]
return trainX, trainy, testX, вспыльчивый

# подобрать модель и построить кривую обучения
def fit_model (trainX, trainy, testX, testy, n_batch):
# определить модель
model = Последовательный ()
модель.add (Dense (50, input_dim = 2, Activation = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))
model.add (Плотный (3, активация = ‘softmax’))
# скомпилировать модель
opt = SGD (lr = 0,01, импульс = 0,9)
model.compile (loss = ‘category_crossentropy’, optimizer = opt, metrics = [‘precision’])
# подходящая модель
history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 200, verbose = 0, batch_size = n_batch)
# сюжетные кривые обучения
pyplot.plot (history.history [‘точность’], label = ‘train’)
пиплот.сюжет (history.history [‘val_accuracy’], label = ‘test’)
pyplot.title (‘batch =’ + str (n_batch), pad = -40)

# подготовить набор данных
trainX, trainy, testX, testy = prepare_data ()
# создать кривые обучения для разных размеров пакетов
batch_sizes = [4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 450]
для i в диапазоне (len (batch_sizes)):
# определяем номер участка
plot_no = 420 + (я + 1)
pyplot.subplot (plot_no)
# подобрать модель и построить кривые обучения для размера партии
fit_model (trainX, trainy, testX, testy, batch_sizes [i])
# показать кривые обучения
пиплот.показать ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

000

000 34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

# mlp для задачи blobs с градиентным спуском минипакетов с различным размером партии

из sklearn.datasets import make_blobs

from keras.layers import Dense

from keras.models import Sequential

from keras.optimizers import SGD

from keras.utils import to_categorical

from matplotlib import

train #

набор данных

def prepare_data ():

# сгенерировать 2d набор данных классификации

X, y = make_blobs (n_samples = 1000, center = 3, n_features = 2, cluster_std = 2, random_state = 2)

# один выход горячего кодирования переменная

y = to_categorical (y)

# разделить на train и test

n_train = 500

trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:]

trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:]

return trainX, trainy, testX, testy

# подобрать модель и построить кривую обучения

def fit_model (trainX, trainy, testX, testy, n_batch):

# определить модель

90 002 model = Sequential ()

модель.add (Dense (50, input_dim = 2, activate = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))

model.add (Dense (3, activate = ‘softmax’))

# скомпилировать модель

opt = SGD (lr = 0,01, импульс = 0,9)

model.compile (loss =’ategorical_crossentropy ‘, optimizer = opt, metrics = [‘ precision ‘])

# fit model

history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 200, verbose = 0, batch_size = n_batch)

# график обучения кривых

pyplot.plot (history.history [‘precision’], label = ‘train’)

pyplot.plot (history.history [‘val_accuracy’], label = ‘test’)

pyplot.title (‘batch =’ + str (n_batch), pad = -40)

# подготовить набор данных

trainX, trainy, testX, testy = prepare_data ()

# создать кривые обучения для разных размеров пакетов

batch_sizes = [4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 450]

for i in range (len (batch_sizes)):

# определить номер графика

plot_no = 420 + (i + 1)

pyplot.subplot (plot_no)

# подобрать модель и построить кривые обучения для размера партии

fit_model (trainX, trainy, testX, testy, batch_sizes [i])

# показать кривые обучения

pyplot.show ()

При выполнении примера создается фигура с восемью линейными графиками, показывающая точность классификации на поезде и тестовых наборах моделей с разными размерами пакетов при использовании мини-пакетного градиентного спуска.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности.Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Графики показывают, что небольшая партия обычно приводит к быстрому обучению, но непостоянному процессу обучения с более высокой дисперсией в точности классификации. Большие размеры пакетов замедляют процесс обучения, но заключительные этапы приводят к сходимости к более стабильной модели, примером которой является меньшая дисперсия в точности классификации.

Линейные графики точности классификации для наборов данных поездов и испытаний с разными размерами партий

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Посты

Документы

Книги

Статьи

Сводка

В этом руководстве вы открыли для себя три различных варианта градиентного спуска и узнали, как исследовать и диагностировать влияние размера пакета на процесс обучения.

В частности, вы выучили:

  • Размер пакета контролирует точность оценки градиента ошибки при обучении нейронных сетей.
  • Пакетный, стохастический и мини-пакетный градиентный спуск — это три основных разновидности алгоритма обучения.
  • Существует противоречие между размером пакета и скоростью и стабильностью процесса обучения.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте лучшие модели глубокого обучения сегодня!

Тренируйтесь быстрее, меньше перетяжек и ансамбли

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как в моей новой электронной книге:
Better Deep Learning

Он предоставляет самоучителей по таким темам, как:
снижение веса , пакетная нормализация , выпадение , укладка моделей и многое другое.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.