Тренинг себя любимого: Тренинг уверенности в себе «Любовь и принятие себя»

Содержание

Тренинг уверенности в себе «Любовь и принятие себя»

Это тренинг III тысячелетия. Любовь к себе или эгоизм, высокая самооценка или низкая − как в этом разобраться, да и ещё на практике, увидеть где у меня точки ранимости, как научиться управлять своим состоянием через принятие — всё это на этом тренинге.

Уверенное поведение вошло в моду, и многие успешно его демонстрируют. Но за внешней резкостью часто скрывается неумение прощать малейшие оплошности, в первую очередь себе. За нежеланием показывать свои таланты — давние обиды. Все это может серьезно усложнять жизнь. Тренинг «Любовь и принятие себя» помогает понять, как мы перестаем верить в себя и как вернуть себе высокую самооценку.

Тренинги, направленные на повышение самооценки и уверенности в себе, «Квадратный апельсин» проводит с 2004 года. «Любовь и принятие себя» называют тренингом XXI века, потому что он создан в ответ на требования современного мира — тесного, динамичного, со все ускоряющимся темпом жизни.

Тренинг о том, как сохранить внутреннюю свободу и следовать собственным жизненным задачам среди противоречивых ожиданий окружающих.

В прежней, более стабильной реальности люди могли идти к успеху методом проб и ошибок, исправляя ошибки в ответ на внешнюю обратную связь. Сегодня цена такой ошибки может быть слишком высока. Принимая решения, приходится ориентироваться на внутренние критерии. Каждому участнику тренинга предстоит найти такие критерии, чтобы в нужные моменты к ним обращаться.

Вы пытаетесь изменить что-то в жизни, но не верите в свои силы, думаете, что вам не хватает способностей и умений.
К вам постоянно придираются родные, друзья или коллеги.
Вам трудно снова взяться за дело, в котором однажды потерпели неудачу.
Вы склонны обвинять себя в неудачах близких.
Вы считаете себя слишком скромным (скромной), слишком конфликтным или принципиальным, или близкие жалуются на ваш «трудный характер».
Вы живете рядом с человеком, который вами манипулирует, и у вас не получается противодействовать этому.

Тренинг «Любовь и принятие себя» дополняет опыт Базового тренинга личностного роста. На Базовом акцент делается на действии, взаимодействии с другими, а здесь — на управлении внутренним состоянием.

Пройдя оба тренинга, можно приобрести две степени свободы. Внешнюю, когда человек выбирает, как и что делает, получает обратную связь от других людей и корректирует действия, и внутреннюю, когда он управляет своим состоянием и на этой основе выстраивает поведение.

Программа включает специальные практические задания, в том числе домашние, дает возможность попрактиковаться в эмпатии, потренировать использование интонаций для управления своими чувствами. Предлагаются отдельные упражнения, которые облегчают принятие своих ошибок и недостатков.

Формат тренинга предусматривает работу в большой и малых группах, в парах и индивидуально.

При этом вы всегда можете выбрать комфортный для вас режим участия.

Благодаря всему этому вы научитесь:

Слышать свою внутреннюю речь и изменять свое состояние, управляя интонациями.
Слышать других людей — не только смысл слов, но и потребности, стоящие за сказанным.
Понимать, какие ситуации вызывают вашу чрезмерную эмоциональную реакцию, и не допускать ее.
Спокойно воспринимать критику, исправлять ошибки, не разочаровываясь в себе.
Преодолевать неуверенность, чувства обиды и вины, разрешать себе иметь недостатки.

Различать свои интересы и нужды окружающих, защищаться от манипуляций.
Ясно выражать желания и эмоции.
Заботиться о себе, не нарушая чужих границ.
Видеть как минимум несколько вариантов преодоления препятствий, чувствовать удовлетворенность жизнью и собою.
Оставаться в контакте с действительностью, осознавая различные способы ухода из состояния “здесь и сейчас”.

Главными результатами тренинга участники называют уменьшение количества конфликтов, улучшение взаимоотношений, большее доверие к миру и к себе и даже более счастливую жизнь. Подробнее с отзывами выпускников знакомьтесь в специальном разделе сайта.

С темой повышения самооценки и принятия себя «Квадратный апельсин» начал предметно работать одним из первых в Беларуси, мы изучили ее досконально.
У нас есть лицензия на оказание психологических услуг, наши программы эффективны и безопасны.
Мы гарантируем индивидуальный подход к вашему запросу на тренинг, персональное внимание тренеров к каждому участнику.
На тренинге выдается рабочая тетрадь, чтобы участники могли в любой момент после тренинга использовать техники управления своим внутренним состоянием.
Оплатив программу один раз, вы можете затем неоднократно проходить ее бесплатно на правах ассистента, что усиливает эффект от тренинга.

Условия проведения

В группе от 8 до 24 человек.

Время: пятница с 18.00 до 22.00, суббота и воскресенье с 10.00 до 19.00.

В стоимость входят:
— рабочая тетрадь;
— сертификат участия, дающий право ассистировать на следующих тренингах по этой теме;
— персональные рекомендации тренеров по дальнейшему развитию;
— встреча выпускников через месяц.

Частые вопросы о тренинге «Любовь и принятие себя»

Вы учите любить себя, но ведь эгоизм мало кому нравится. Зачем учиться тому, что не ценит общество?

Мы не учим беззастенчивому эгоизму, но уверены: невозможно любить других, не умея любить себя. Когда вы любите другого по-настоящему, вы принимаете его личность целиком, со всеми достоинствами и недостатками. Это совсем не означает, что любимый должен игнорировать ваши интересы и прекращать совершенствоваться. То же относится и к себе самому. Невозможно превратить альтруиста в эгоиста, но любому человеку полезно перестать себя обвинять и оправдываться за чужие ожидания.

Зависят ли результаты обучения от пола и возраста участника? С какого возраста можно участвовать?

Программа не затрагивает специфических вопросов, связанных с полом. Тренинг предлагается юношам и девушкам, мужчинам и женщинам любого возраста, начиная с 18 лет. С разрешения родителей могут участвовать и подростки 16 лет и старше. А результаты обучения зависят от того, насколько активно вы используете полученные навыки.

Приобрести привычку к самоуважению никогда не рано. Но чаще на тренинг записываются люди старше двадцати. Если вам важно учиться в среде сверстников и вам еще нет 18, выбирайте обучающую программу для подростков или выездной тренинговый лагерь.

Подходит ли этот тренинг для семейных пар?

Подходит. Программа направлена на развитие личности и взаимоотношений. Один из важных блоков посвящается восприятию подтекста, стоящего за претензиями друг к другу, поэтому взаимоотношения могут улучшиться сразу после тренинга. Еще одна программа, полезная супружеским парам – тренинг «Мужчина и Женщина»: она помогает осознать и откорректировать аспекты отношений, связанные с полом.

Есть ли ограничения на участие в тренинге? Кому он не подойдет?

Да, есть ситуации, в которых мы не рекомендуем участвовать в тренингах личностного развития. Прежде всего речь идет о людях с серьезными проблемами психики либо переживающих кризисные периоды в жизни. Подробнее о принципах допуска на тренинги и о том, как самому получить от наших программ больше пользы, читайте здесь.

Нужно ли делать домашние задания?

Да, есть небольшие задания на первый, а иногда и на второй вечер после тренинга. Экзотических поступков они не предполагают: с заданиями обычно справляются все участники. Кроме того, каждый участник выбирает, какой именно способ заботы о себе и развития осознанности будет практиковать в течение 30 дней после тренинга.

Чем отличается тренинг от семинара по повышению самооценки, развитию уверенности в себе?

Семинар дает информацию, тренинг помогает ее освоить практически. Тренинг предполагает непосредственную работу с личными запросами, множество практических упражнений, где отрабатываются новые способы восприятия себя и коммуникации с окружающими.

Как принять участие?

Позвоните по контактным телефонам или оставьте заявку через форму обратной связи. В ответ мы подробно расскажем о программе и зарегистрируем на тренинг. Регистрация предполагает авансовый платеж в размере не менее 30% цены тренинга с последующей оплатой полной стоимости.

Дорасти до любви | Тренинг-Центр Синтон

Что такое любовь? Чем измеряется это удивительное, но кажущееся таким знакомым чувство? Можно ли назвать любовью то, что мы чувствуем по отношению к своим близким?

Несомненно, большая часть всех текстов, когда-либо написанных людьми, так или иначе имеет отношение к любви, большая часть наших мыслей тоже о любви и самые сильные эмоции вызывает все та же любовь. Или то, что мы привыкли этим словом называть.

В нашем представлении все поле отношений мужчины и женщины — область любви, недаром столько поколений влюбленных сравнивают себя с Ромео и Джульеттой. А уж детско-родительские отношения — по определению сплошь любовь. Всегда ли это так?

По мысли классика психологии С. Л. Рубинштейна, «любовь — это утверждение неповторимого бытия другого человека». То есть это не чувство, не набор эмоций, пусть даже очень сильных. Это состояние, такой особый строй личности, когда мы можем при высоком душевном единении с любимым все же быть самими собой, это трудно дающееся умение оставаться духовно свободным самому и сохранять такую свободу у любимого. Это, если можно так сказать, ничем не вынужденное единство независимостей. То есть когда мы чувствуем себя отдельными, нисколько не зависимыми, при этом выбираем быть вместе с любимым, и выбор этот ничем не вынужден, свободен.

Признавать бытие другого человека неповторимым, значит признать, что он отдельная от нас личность со своим прошлым и со своим будущим (даже если мы — едина плоть), что, созданный по образу Божию, он свободен, в том числе и от нас. В этом смысле любовь счастлива, независимо от того, взаимна или нет. В любом случае, это радость. Вообще, радость — отличительная черта любви. Когда начинаются мелодрамы и путаница отношений, слезы и страдания, значит, вместо любви на сцену вышли самолюбие, обиды, ревность и т. п.— вся наша мелкость, убогая стандартность. Тогда мы упорно утверждаем собственную стереотипность, растиражированную в миллионах других людей, и ничего общего с неповторимым бытием не имеющую.

Полюбив, мы избираем человека из остального человечества, для нас он исключительный, уникальный. Все остальные становятся фоном, а он один — необыкновенный, единственный, отличный от других. Гештальт-психологи так и определяют эту ситуацию: фигура на фоне. Но как часто, вступив в брак с этой уникальной фигурой, мы стремимся переделать ее «под себя», перевоспитать, руководить ее жизнью по своему разумению. Но ведь этим самым мы лишаем любимого индивидуальности, нивелируем, как бы снова возвращаем в фон. И личность, выбранная нами именно за какие-то свойственные только ей черты, для нас меркнет; исчезает, уничтожается собственно объект любви. Мы лишаем его манкости, притягательности, которой обладает всякая необыкновенность.

Вместо того, чтобы радоваться со-бытию с особым для нас человеком, считать эту его особость богатством, которое стоит беречь, мы своим «воспитанием» упорно делаем его обыкновенным. Но обыкновенному у нас в сердце места нет, поэтому мы невольно освобождаем место для кого-то другого, пока еще для нас неповторимого. Т. е. супруг (а) еще есть, а сердце уже свободно. Переживать независимость и уникальность другого, как и собственные, непросто, но без этого не может быть любви.

Утвердить бытие другого человека — значит, совершенствуясь самому, способствовать совершенству другого. Т. е. важно создать для любимого человека такой жизненный контекст, в котором он мог бы раскрыться именно своими неповторимыми способностями и стремлениями, создать для него (именно для него одного с его особенностями) поле понимания, сокровенности, доверия и свободы. Это возможно только при условии, что мы и сами стремимся к душевному и духовному совершенству, изменяемся, растим в себе, создаем что-то новое, чтобы оставаться интересными и значимыми для любимых людьми.

Все сказанное выше справедливо по отношению к любым близким отношениям — девушки и юноши, супружеским, детско-родительским: «механизм» любви везде тот же.

К сожалению, почти никто из нас не способен на такие «высокие отношения», да немногие и стремятся к ним. По своей детскости, инфантильности, мы не только не хотим работать над собой и отношениями, созидать их, но даже не даем себе труда осмыслять себя и свою жизнь в этом ракурсе. Поэтому вместо любви и впадаем в любовную зависимость.

Технологически любовная зависимость — то же самое, что, например, и алкогольная или наркотическая, даже психотерапевтические подходы к ним одинаковы, но мы остановимся на зависимых отношениях между людьми.

Любая зависимость — в противовес свободе — это вынужденные отношения. В детстве мы абсолютно зависим от матери или другого воспитывающего нас взрослого, для нас это просто вопрос жизни и смерти. И мы вынуждены делать все, чтобы сохранить эту зависимость, а значит, и жизнь. Но и родители, особенно мать, психологически зависят от ребенка: он дает им почувствовать себя взрослыми, зрелыми; нуждаясь в них, он подтверждает их важность, значимость, спасает от одиночества и т. д. Если мать или отец не видят других способов утвердиться личностно, если они не умеют жить своей отдельной внутренней жизнью, то они вынуждены любыми путями удерживать возле себя ребенка, забота о котором заполняет все личностные и жизненные пустоты. Тогда они старательно не замечают взросления дитяти и даже препятствуют ему.

«Отпускание» ребенка в его неповторимое бытие — акт родительского мужества, очень трудный психологически. На него способны только осознанные, зрелые родители.

А неповзрослевшие мамы и папы будут цепляться за любимое чадо всеми средствами. В ход пойдут деньги («я тебя содержу, делай, как я говорю!»), шантаж («я такой больной, не огорчай меня!»), будет внушено чувство вины («я тебе всю жизнь посвятила!») и т. д. Парадоксально, но в таких случаях родители бывают бессознательно заинтересованы даже в болезни ребенка, часто просто объявляют его больным или преувеличивают опасность, т. к. это усиливает его зависимость, привязанность к ним.

Зависимые, симбиозные отношения всегда взаимовыгодны. Дети таких родителей часто и не спешат из родительских объятий, им удобно быть в центре внимания и опеки, без забот и ответственности, они другого на деле не хотят. Потому что другой жизни они и не знают! Они вынуждены жить так, потому что у них нет выбора, они по-другому не умеют. Да и где им было научиться, когда родители вместо них думали и всегда принимали решения, и, словно «двое из ларца» в мультике, все делали за них. А если бы не делали, то были бы детям не нужны, а не нужны детям — не нужны никому. Такая вот болезненная родительская философия.

Внутри симбиоза жить трудно. Представьте, что вас крепко веревками привязали к кому-то. Любое незначительное движение другого будет причинять вам неудобство или даже боль. Пребывающие в таких отношениях люди много обижаются, жалуются друг на друга, но ничего с этим не делают, ничего не меняют и не меняются. Обе стороны бессознательно заинтересованы, чтобы все оставалось по-прежнему. В таких семьях душно, воздух затхлый, люди не стремятся общаться с ними, что только усиливает взаимное «зацикливание».

Склонные к зависимым отношениям родители часто сознательно и бессознательно препятствуют браку детей. Но представим себе, что такой ребеночек все же обзавелся семьей. В какой любви он признается супругу (е)? Выросший в несвободе, сможет ли он утверждать неповторимое бытие? Скорее всего, он «честно» признается: «я без тебя не могу». И не может, бешено ревнуя и устраивая сцены, если его не опекают. Хотя вторая половина, как правило, с радостью берется опекать. Только очень часто это проявляется в виде тотального контроля, пресса, удушающей «заботы» по принципу «я лучше знаю, что тебе нужно!». И, конечно, родители (к сожалению, чаще — мамы) не ослабляют хватку, считая внутреннюю, очень интимную, сокровенную жизнь детей своим делом.

Как бы ни менялись обстоятельства жизни таких супругов, суть отношений будет неизменной. Они как будто связаны стальным каркасом, не позволяющим никаких отступлений от однажды заведенного порядка. В случае ухода из семьи одного из них, другой будет считать свою жизнь уничтоженной. Это и понятно: жить он может только так, и если это так разрушилось, то разрушилось все.

Тот же «каркас», сильно смахивающий на тюремную решетку, хорошо виден во всех вариантах любовной зависимости. Их множество. Например, один из супругов всю жизнь стоит в наполеоновской позе, как бы говоря другому: «Докажи мне, что ты достоин моей любви». А тот другой все время бессознательно доказывает и все время угождает, вместо того, чтобы жить. Или один — настоящий тиран, от которого не знаешь, чего в какой момент ожидать, а другой — вполне добровольная «жертва». И так далее. Где есть зависимость — невозможна любовь, т. к. она — дитя свободных пространств.

Конечно, в любовных, родственных отношениях чрезвычайно важна забота и даже опека в нужный момент, действительно важно подтверждать словами и делами свою любовь, но отличие от зависимости в том, что все это будут наши свободные проявления, что мы можем творчески подходить к любой ситуации, быть разными, потому что остаемся внутренне свободными. У нас всегда есть выбор, как поступить, нет ничего застывшего. Важная черта любой зависимости — стремление все оставить, как есть, это трагический личностный застой, «пробуксовка» жизни. Тогда как настоящая любовь — это путь души, движение, созидание не только собственной личности, но и отношений. Это непрерывный труд, часто связанный с далекими от лирики вещами — глубинным самопознанием, самоограничениями, смирением.

Все будет более очевидным, если вспомнить определение любви у ап. Павла. Кто из нас, таких, какие мы сейчас, способен в любви долготерпеть, милосердствовать, не завидовать, не превозноситься, не гордиться, не бесчинствовать, не искать своего, не раздражаться, не мыслить зла, все покрывать, все переносить? Наши любимые могут быть прекрасно свободны рядом с нами только в той степени, в какой нам доступны эти высоты духа. Т. е. их свободу мы обеспечиваем только своей терпимостью, способностью понимать и ценить их своеобразие, умением прощать ошибки, стремлением вместе расти, а не самоутверждаться за их счет.

Важно ощущать любовные отношения как единство, команду, где «прикрыта спина», где проблемы и радости — достояние двоих, а не отдано на обсуждение родителей, друзей и т. д. Где главное — сохранить отношения тепла, нежности и заботы, а все остальное — вторично.

На первый взгляд парадоксально, но подлинное неразрывное единство двоих обеспечивается их умением держать правильную дистанцию в отношениях между собой, их вместе — со всеми остальными.

Мы гарантируем свободу любимым, в конечном счете, собственной свободой, наполненностью собственной жизни, широтой души, вмещающей все разнообразие бытия. Но наши сердца по большей части узки любовью, как говорил архиеп. Иоанн (Шаховской). Где уж тут утверждать неповторимое бытие другого, когда мы и своего-то не имеем.

Нет ничего дороже и прекраснее любви, и не удивительно, что к ней в итоге направлены все наши стремления. Но как же мы должны еще повзрослеть и сколько поработать над собой, чтобы иметь право сказать, не погрешив против истины: я тебя люблю!

Тренинг для подростков на тему: «Пойми себя»

Тренинг для подростковна тему:

«Пойми себя»

Пояснительная записка

Особенности переходного возраста, а также сложные условия, в которых происходит взросление современной молодежи: нестабильность семейного института, размытость моральных ценностей, которые уже не являются твердой опорой для выстраивания собственной личности, диктуют необходимость специальных мер для развития и усиления «Я» подростка, формирования жизнеспособной личности, обладающей достаточными ресурсами для успешной адаптации в обществе.

Данная программа тренинга разработана для личностного роста подростков.

Цель: создание условий для личностного роста подростков.

Задачи:

1. Создать условия для формирования стремления к самопознанию, погружения в свой внутренний мир и ориентация в нем.

2. Расширение знания участников о чувствах и эмоциях, создание условий для развития способности безоценочного их принятия, формирования умения управлять выражением своих чувств и эмоциональных реакций.

3. Способствовать формированию навыков общения, умения слушать, высказывать свою точку зрения, приходить к компромиссному решению и пониманию других людей.

4. Способствовать осознанию своей жизненной перспективы, жизненных целей, путей и способов их достижения.

Продолжительность: 1 час 30 минут.

Возрастной состав: 13-14 лет.

Количество детей: 10-15 человек.

Место проведения: зал для проведения тренингов, аудитория.

Форма проведения: групповое занятие.

Необходимые материалы: музыкальный проигрыватель, ручки, бумага А4.

I. Вводная часть

Упражнение №1 «Знакомство»

Цель: знакомство участников друг с другом, создание положительной атмосферы в группе.

Психолог: «Добрый день! Сегодня нам предстоит большая совместная работа, а потому нужно познакомиться и запомнить имена друг друга. В тренинге нам представляется шикарная возможность, обычно не доступная в реальной жизни, — выбрать себе имя. Ведь часто бывает: кому-то не очень нравится имя, данное ему родителями; кого-то не устраивает форма обращения, привычная для окружающих, скажем, все зовут девушку Ленка, а ей хочется, чтобы к ней обращались «Леночка» или «Ленуля». Есть люди, которые в детстве имели забавную кличку и были бы не против, чтобы и сейчас в неформальной обстановке к ним обращались именно так. У вас есть тридцать секунд для того, чтобы подумать и выбрать для себя игровое имя. Все остальные члены группы и ведущий в течение всего тренинга будут обращаться к вам только по этому имени».

Упражнение №2 «Баранья голова»

Психолог:«А теперь представимся друг другу. Сделаем это так, чтобы сразу и прочно запомнить все игровые имена. Наше представление будет организовано так: первый участник называет свое имя, второй – имя предыдущего и свое, третий – имена двух предыдущих и свое и т.д. Последний, таким образом, должен назвать имена всех членов группы, сидящих перед ним. Записывать имена нельзя – только запоминать. Эта процедура называется «Баранья голова». Почему? Если вы, называя своих партнеров, забыли чье-то имя, то произносите «баранья голова», конечно, имея в виду себя, а не того, кого забыли. Дополнительное условие – называя имя человека, обязательно посмотреть ему в глаза».

Упражнение № 3 «Посылка»

Участники сидят в кругу, близко друг к другу. Руки держат на коленях соседей. Один из участников «отправляет посылку», легко хлопнув по ноге одного из соседей. Сигнал должен быть передан как можно скорее и вернуться по кругу к своему автору. Возможны варианты сигналов (различное количество или виды движений).

II. Основная часть

Упражнение №4 «Рекламный ролик»

Психолог:

Всем нам хорошо известно, что такое реклама. Ежедневно мы множество раз видим рекламные ролики на экранах телевизоров и имеем представление, какими разными могут быть презентации того или иного товара. Поскольку мы все – потребители рекламируемых товаров, то не будет преувеличением считать нас специалистами по рекламе. Вот и представим себе, что здесь мы собрались для того, чтобы создать свой собственный ролик для какого-то товара. Наша задача – представить этот товар публике так, чтобы подчеркнуть его лучшие стороны, заинтересовать им. Все, как в обычной деятельности рекламной службы.

Но один маленький нюанс – объектом нашей рекламы будут являться конкретные люди, сидящие здесь, в этом кругу. Каждый из вас вытянет карточку, на которой написано имя одного из участников группы. Может оказаться, что вам достанется карточка с вашим собственным именем. Ничего страшного! Значит, вам придется рекламировать самого себя. В нашей рекламе будет действовать еще одно условие: вы не должны называть имя человека, которого рекламируете. Более того, вам предлагается представить человека в качестве какого-то товара или услуги. Придумайте, чем мог бы оказаться ваш протеже, если бы его не угораздило родиться в человеческом облике. Может быть холодильником? Или загородным домом? Тогда что это за холодильник? И каков этот загородный дом?Назовите категорию населения, на которую будет рассчитана ваша реклама. Разумеется, в рекламном ролике должны быть отражены самые важные и истинные достоинства рекламируемого объекта. Длительность каждого рекламного ролика – не более одной минуты. После этого группа должна будет угадать, кто из ее членов был представлен в этой рекламе.

Упражнение № 5 «Официант, в моем супе муха»

Участникам группы предлагается поучаствовать в конфликтной ситуации, случившейся в одном из дорогих ресторанах. Упражнение представляет собой ролевую игру, призванную продемонстрировать некоторые аспекты общения.

Необходимо двум исполнителям выйти и встать так, чтобы все могли их видеть и слышать, после чего начинаем игру.

После проигрывания ситуации следует обсудить впечатления, мнения, переживания, возникшие у участников сцены, а затем наблюдения остальных членов группы. Если позволит время и найдутся желающие, упражнение можно повторить, но с другими участниками.

РОЛЬ А

Вы путешествуете по чужой стране. Сегодня, обедая в весьма дорогом ресторане, вы обнаружили в супе нечто, похожее на часть насекомого. Вы пожаловались официанту, но тот уверял, что это не насекомое, а специи. Вы не согласились и пожелали переговорить с управляющим. И вот управляющий подходит к вашему столику.

РОЛЬ Б

Вы — управляющий очень хорошим рестораном. Цены могут показаться высокими, но качество обслуживания в высшей степени оправдывает их. У вашего ресторана хорошая репутация, и он привлекает многих иностранцев. Сегодня в ваш ресторан пришел пообедать иностранец, и один из новых официантов подал ему суп. Возникли какие-то претензии, и официант передал вам, что иностранец желает с вами переговорить. Итак, вы направляетесь к его столику.

Анализ:

1. Жаловался ли А? Отменил ли он заказ? Отказался ли заплатить за суп?

2. Вник ли Б в суть проблемы? Преодолел ли непонимание сторонами друг друга? Выразил ли искреннее сожаление? Принес ли вежливые извинения?

3. Удалось ли сторонам дать объяснения, воспринять их и разрешить проблему к обоюдному удовлетворению?

4. Мог ли А изложить свою жалобу ясно и внятно?

Ролевая игра может быть использована для демонстрации культурной специфики в человеческом поведении: К примеру: одинаково ли выражают мужчины и женщины одну и ту же жалобу?

Завершение:

Никто не в силах указать «наилучший способ» решения проблем, которыми сопровождается общение с иностранцами, однако обсуждение данной ролевой игры может помочь участникам увидеть широкие возможности для этого.

Упражнение №6 «Шурум-бурум»

Участникам предлагается загадать чувство, а затем только с помощью интонации, отвернувшись от круга и, произнося только слова «шурум-бурум», показать задуманное ими чувство.

Упражнение №7 «Танец отдельных частей тела»

Цель:разогрев участников; осознание и снятие мышечных зажимов.

Материалы: Музыкальная запись с четким ритмическим рисунком.

Участники становятся в круг. Звучит музыка. Психолог называет по очереди части тела, танец которых будет исполнен

танец кистей рук;

танец рук;

танец головы;

танец плеч;

танец живота;

танец ног.

Участники стремятся максимально использовать в танце названную часть тела.

Упражнение №8 «Волшебная лавка»

Участники могут сосредоточиться на представлении о себе, о своих особенностях и на их анализе, обдумывании, чтобы им хотелось изменить. Упражнение позволяет прийти к мысли: чтобы приобрести что-то новое, нам всегда приходится платить. Также участники могут задуматься о существенных для них жизненных целях.

Психолог:

Я хочу предложить вам упражнение, которое даст вам возможность посмотреть на самих себя. Устройтесь поудобнее. Несколько раз глубоко вдохните и выдохните и полностью расслабьтесь. Представьте себе, что вы идете по узенькой тропинке через лес. Вообразите окружающую вас природу. Осмотритесь вокруг. Сумрачно или светло в окружающем вас лесу? Что вы слышите? Какие запахи вы ощущаете? Что вы чувствуете? Внезапно тропинка поворачивает и выводит вас к какому-то старому дому. Вам становится интересно, и вы заходите внутрь. Вы видите полки, ящики. Повсюду стоят сосуды, банки, коробки. Это — старая лавка, причем волшебная. Теперь представьте, что я — продавец этой лавки. Добро пожаловать! Здесь вы можете приобрести что-нибудь, но не вещи, а черты характера, способности — все, что пожелаете. Но есть еще одно правило: за каждое качество, ваше желание, вы должны отдать что-либо, другое качество или от чего-то отказаться. Тот, кто пожелает воспользоваться волшебной лавкой, может подойти ко мне и сказать, чего он хочет. Я задам вопрос: «А что ты отдашь за это?» он должен решить, что это будет. Обмен состоится, если кто-либо из группы захочет приобрести это качество, способность, умение, то, что отдается, или если мне, хозяину лавки, покажется этот обмен равноценным, понравится эта способность, умение. Через некоторое время ко мне может подойти следующий член группы. В заключение мы обсудим, что каждый из нас пережил.

Упражнение №9 «Планирование будущего»

Психолог:

Предлагаю написать вам приблизительный план своего будущего. Для начало необходимо выделить основные сферы, присутствующие в жизни каждого человека: семейная, профессиональная, досуговая.

В каждой сфере необходимо наметить главные достижения, которых вы хотели бы добиться, события, которые могут произойти или вы бы хотели, чтобы они произошли. Постарайтесь поставить более менее реальные цели и спрогнозировать реальные события.

Теперь нужно выделить ближние и ближайшие цели, как этапы и пути достижения дальних целей.

Можно расположить их в хронологическом порядке и даже написать приблизительные даты. Обратите внимание, нет ли противоречия между целями и событиями из разных областей вашей жизни? Может они помогают друг другу, или не оказывают друг на друга никакого влияния. Постарайтесь согласовать их.

Оцените свои собственные достоинства и недостатки, которые могут повлиять на успешность достижения различных целей.

Определите пути преодоления этих недостатков.

Отметьте все внешние препятствия на пути к вашим целям.

Определите пути преодоления внешних препятствий.

Оцените возможность резервных вариантов в разных сферах жизни (на случай непреодолимых препятствий или глубокого противоречия между целями из разных сфер жизни).

С каких целей вы начнете практическую реализацию своего плана.

Укажите конкретную дату.

Ш. Заключительная часть

Упражнение №10 «Аплодисменты по кругу»

Психолог:

Мы хорошо поработали сегодня, и мне хочется предложить вам игру, в ходе которой аплодисменты сначала звучат тихонько, а затем становятся все сильнее и сильнее.

Психолог начинает тихонько хлопать в ладоши, глядя и постепенно подходя к одному из участников. Затем этот участник выбирает из группы следующего, кому они аплодируют вдвоем. Третий выбирает четвертого и т.д. последнему участнику аплодирует уже вся группа.

Уважаемые участники, я желаю, чтобы вы смело шли по жизненному пути, ставили перед собой высокие цели и дарили добро и улыбки своим близким и окружающим. Всего вам доброго! До новых встреч!

Литература

Дубровина И.В. Руководство практического психолога: психологические программы развития личности в подростковом и старшем школьном возрасте. М., Изд.центр «Академия», 1997г.

Прутченков А.С. Тренинг личностного роста. М.: Творческая педагогика, 1993г.

Кирейчева Е.В., Кирейчев А.В. Психологический тренинг развития Я-концепции. – Ялта, 2006г.

Захаров В.П., Хрящева Н.Ю. Социально-психологический тренинг. 1990г.

Анн Л. Ф. Психологический тренинг с подростками — СПб.: Питер, 2006г.

Вачков И. В. Основы технологии группового тренинга. Психотехники: учебное пособие. — М.: 2000г.

Жуков, Ю. М. Коммуникативный тренинг. — М.: Гардарики, 2004г.

Козлов Н. И. Формула личности. — СПб: Питер, 1999г.

Тренинг в Тайланде

ТОЧКА НОВОГО ОТСЧЕТА

10 УВЛЕКАТЕЛЬНЫХ ДНЕЙ: «10 СЕКРЕТОВ СЧАСТЬЯ»

ВМЕСТЕ С САМЫМ БЛИЗКИМ И РОДНЫМ, САМЫМ ЛЮБИМЫМ И НЕЖНЫМ ЧЕЛОВЕКОМ –

С САМИМ СОБОЙ

ТРЕНИНГ ЛИЧНОСТНОГО РАЗВИТИЯ

КОМПЛЕКС ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ ПРАКТИК ДЛЯ ОБРЕТЕНИЯ ЗДОРОВЬЯ, МАТЕРИАЛЬНОГО БЛАГОПОЛУЧИЯ, ПОЗНАНИЯ СЕБЯ, ЛЮБИМОГО ЧЕЛОВЕКА И РАСКРЫТИЯ ТВОРЧЕСКИХ СПОСОБНОСТЕЙ

Авторские методики. Профессиональный психолог.

Выдача сертификатов участникам.

Регистрация по по тел.:

8-902-869-12-40 — Алина;

8-902-869-32-80 — Ольга;

8-951-486-13-88 — Ольга.

Время и место проведения:

Проживание: в 2-х, 3-х, 4-х местных номерах. Питание: завтраки

Иметь с собой: набор гуаши из 12 цветов, кисти плоская щетина № 7, салфетки, бумага для акварели формат А5, набор цветных мягких карандашей, набор пластилина, ножницы, клей, нетбук или тетрадь для записей.

Стоимость: от 43000 р. Внимание! В стоимость входит:

перелет, трансфер: аэропорт-отель-аэропорт,
медицинское страхование,
проживание в 2-х, 3-х, 4-х местных номерах стандартного типа, улучшенной комфортности, семейного типа, люкс и т. д. (по желанию), завтраки,
экскурсии в страну Комбоджу;
полный курс теоретических и практических занятий под руководством опытного психолога, доцента, кандидата психологических наук Литке Светланы с выдачей сертификатов.

ПОДАРОК ДЛЯ УЧАСТНИКОВ ПРОГРАММЫ:

2-х дневная экскурсия на реку Квай

ПРОГРАММА ТРЕНИНГА

Первый день (прибытие)

20:30 Организованный сбор в аэропорту г. Челябинск. Вылет из Челябинска в 23.00.

Во время полета: Практики, позволяющие быстрее узнать друг друга. Коротко о тренинге: активизируем творческие процессы. Игры сознания.

Второй день

08.00-12.00: Трансфер аэропорт г. Бангок – отель Ambassador г. Патайа.

12.00-15.00: Расселение. Свободное время.

18.00-20.00: Знакомство. Поляна Счастья. Медитация «Секреты счастья».

20.00-22.00: Свободное время. Ужин. Для желающих: Телесно-ориентированные практики: тайский массаж, купание в море. Одновременно фокусируем внимание на теле, настраиваем себя на здоровье и увеличение финансового благополучия через умение правильно медитировать. Учимся пребывать в «настоящем моменте», а не в прошлом, которое нельзя изменить или в будущем, которое неопределенно. Учимся обеспечивать себе психологическое и физическое здоровье. Рисование мандал.

22.00-23.00: Вечерний шеринг.

Третий день

07. 00-08.00. Утренняя медитация: древняя практика славян «Солнце всегда в нас». Гимнастика для тела: йоговские ассаны. Омовение: «Морской массаж». Дают заряд энергии и помогают настроиться положительно на весь день.

11.00-13.00: Настройка на принятие информации: утренняя медитация «Райский сад». Утренняя лекция: «Секреты счастья. Мечтать полезно».

13.00-15.00: Свободное время. Обед.

15.00-19.00: Практика «ДМД: дыхание-музыка-движение».

-Учимся использовать дыхание в целях оздоровления и поддержания ресурсного и энергичного состояния организма.

-Получаем доступ к состоянию творчества и самовыражения.

-Получаем возможность найти ответы на важные для вас вопросы и запустить процессы по их реализации

-Заглядываем в глубины своего подсознания и расширяем представление о себе и о своих возможностях.

-Улучшаем отношения с собой и со своим внутренним пространством, трансформировав стрессы в жизненную энергию.

19.00-22.00: Свободное время. Ужин. Для желающих: Телесно-ориентированные практики: тайский массаж, купание в море. Рисование мандал.

22.00-23.00: Вечерний шеринг.

Четвертый день

07.00-08.00. Утренняя медитация: древняя практика славян «Солнце всегда в нас». Гимнастика для тела: йоговские асаны. Омовение: «Морской массаж». Дают заряд энергии и помогают настроиться положительно на весь день.

11.00-13.00: Настройка на принятие информации: утренняя медитация «Цветок Розы». Утренняя лекция: «Фрейд и компания».

13.00-15.00: Свободное время. Обед.

15.00-19.00: Практика «Водный ребёфинг».

Что такое ребефинг? Ребёфинг (от англ. rebirfing – «возрождение»). Как идет проработка травмы рождения.

Водная практика перерождения:

— Снимаем стресс, прежде всего самый сильный — родовой, который испытывают люди при появлении на этот свет.

— Активизируем возможность осознать и проработать глубоко индивидуальные переживания, встречающиеся у людей в жизни.

— Проговариваем свои ощущения.

22.00-23.00: Вечерний шеринг.

Пятый день

09.00-22.00: Экскурсионное время.

22.00-23.00: Вечерний шеринг.

Шестой-седьмой день: ЭКСКУРСИЯ НА РЕЧКУ КВАЙ. Работа с женскими энергиями. По отдельной программе.

Восьмой день

11.00-13.00: Настройка на принятие информации: утренняя медитация «Мое счастье». Утренняя лекция: «Личностный калейдоскоп».

13.00-15.00: Свободное время. Обед.

15.00-19.00: Практика арт-терапии: «Сотворение Мира».

-С помощью данной практики вы получаете возможность вести диалог со своим бессознательным, потому что язык образов – это язык, на котором сознательное и бессознательное понимают друг друга с первого раза.

— Создаете с помощью своего бессознательного наилучший и подходящий только вам образ Мира.

22.00-23.00: Вечерний шеринг.

Девятый-десятый день: ПОЕЗДКА В КАМБОДЖУ. Работа с мужскими энергиями. По отдельной программе.

Одиннадцатый день

11.00-13.00: Настройка на принятие информации: утренняя медитация «Остров Желаний». Утренняя лекция: «Личностный рост: взгляд изнутри».

13. 00-15.00: Свободное время.

15.00-19.00: Практика «Водный ребёфинг».

19.00-22.00: Свободное время. Для желающих: Телесно-ориентированные практики: тайский массаж, купание в море. Рисование мандал.

22.00-23.00: Вечерний шеринг. Банкет.

Двенадцатый день (выезд)

ПОДГОТОВКА К ВОЗВРАЩЕНИЮ ДОМОЙ: «Улетаешь, лети, пожалуйста, знаешь, как отпразднуем встречу…»

Во время полета: Ведение дневника инсайтов: возвращаясь домой, разворачиваем пространство для Счастья……………………………………………………………………………………………………………………………………

Тренинг Как полюбить себя + изучение типов мужчин

Если Вы чувствуете дисбаланс в отношениях, работе и в себе — пора повышать самооценку!
Самооценка, как внутреннее ощущение комфорта в любви и уважении к себе, а также уверенная достойная самоподача, это тот фактор, который:

→ выстроит Ваши отношения с мужчиной (мужем или избранником)
→ поможет ощутить личностные границы и иметь комфортное окружение людей
→ направит на достойную работу, где ценят людей и хорошо платят
→ приведет к балансу ваш вес, здоровье и внешний вид!

Что Вы думаете о себе? И думаете ли Вы о себе вообще?

Как Вы считаете, влияет ли Ваша самооценка на Вашу жизнь? Когда Вы смотрите на окружающих, наверняка через несколько секунд можете сделать вывод о самооценке этого человека. Самоуважение (самооценка) считываются даже по осанке и походке человека. Что уж говорить о выражении лица. Недаром дипломатов учат носить на лице маску отсутствия эмоций — чтобы оппоненты не смогли прочитать ни единой мысли в его голове. Все наши мысли, и особенно о себе, у нас на лице.

Также самооценка отражает уровень энергетики человека. Если Вы обессилены стрессами, депрессией и тупиковыми ситуациями, энергетика падает. И этот сниженный тонус воспринимается другими как сниженна самооценка. Так что в состоянии стресса будьте особенно внимательны, чтобы Вас совсем не заклевали типы стенического склада характера).

Глубинная женская самооценка
Но упавшая самооценка на фоне усталости, это не совсем та Самооценка, о которой я хочу Вам рассказать. Стоит Вам выспаться, получше себя покормить, посмотреть любимый фильм — и уровень энергетики (жизненных сил) опять в норме, настроение светлое и самооценка отличная!

Я имею в виду ту глубинную самооценку женщины, на которую даже стрессы не могут повлиять. И связана она с образом Внутренней Женщины внутри нас. Каждая из нас несет в себе этот образ и он является более живым, чем мы это себе представляем.

Посмотрите на женщин, которые по манерам и складу характера похожи на мужчин и действуют как танки на окружащих. Вы думаете, что при всем их напоре у них хорошая самооценка? Нет и еще раз нет. Если Вы увидите их внутреннюю женщину, то поймете, что она сломлена, подавлена, похожа на пленницу и находится в великом горе.

Когда Внутренняя Женщина сломлена, тогда женщина в реальной жизни просто перепрыгивает в мужскую матрицу и начинает проявляться как мужик, только в женском теле. И это не то, что некрасиво, это позорное состояние женщины, когда она предала себя, пытается строить из себя крутую, круче чем мужик.

В это время у мужчин нет ни грамма уважения и, тем более, трепета в ее сторону. Зато она уверена, что все ей должны и возмущается тем, что ее не ценят и не помогают ей. А зачем мужчинам помогать мужчику? Они что голубые?

Много современных женщин живут со сломленной Внутренней Женщиной и не понимают, почему столько проблем.

Как Вы думаете, откуда у женщины вдруг начинают вылезать женские болячки, а часто даже доходит до операции по удалению матки! Причина та же — сломленная Внутренняя женщина, активность из Внутреннего Мужика! Именно поэтому после моих тренингов и во время консультаций я знаю случаи восстановления здоровья женской сферы. Представьте — миомы уходят, опухоли тоже!

Я не врач и не экстрасенс, и не целитель в эзотерическом смысле. Я психотерапевт, который знает как влияет устройство нашей психики на соматику (тело и здоровье), а также самооценку. Давайте поймем, что уровень гормонов у женщины дожне быть всегда на высоте, и это залог ее психического, душевного и физического здоровья. А здоровый уровень гормонов дает как раз Женская Самооценка. Это наш страж, охранник нашей Внутренней Женщины, нашего шарма (флюидов и достаточного уровня женских гормонов).

Голос, походка, манеры, склад ума, интуиция и мудрость — могут быть абсолютно женственными. А у некоторых женщин — это просто пародия на мужиковатость. Проследите с этого момента за собой. Если Вы не можете проявляться так, чтобы нравиться себе самой — значит не хватает уровня женских гормонов (окситоцин, серотонин, эстрожен). Значит надо его поднимать. Поднимешь уровень гормонов — поднимется:

→ Самооценка
→ Уровень энергетики
→ Внешний вид расцветет
→ Отношения улучшатся
→ Доходы? Тоже подскачут

Не говоря уже об интуиции, креативности, скорости мышления. А еще важно сбалансировать своих Внутреннюю Женщину и Внутреннего Мужчину. Вы слышали когда-нибудь о Сакральном Браке? А вот это очень интересно. Это о том, когда Ваши Внутренняя Женщина и Внутренний Мужчина в согласии, единении, влюбленности. Это внутри Вас. И когда это есть — оно и снаружи так проявляться начинает.

Но, к сожалению, сейчас ни у кого нет внутри баланса Сакрального Брака. И с этим можно и нужно работать — повышать самооценку, уровень энергетики, уровень женского гормонального фона, балансировать Внутреннюю Женщину и Внутреннего Мужчину, приводить их в состояние Сакрального Гармоничного брака мы будем 1 декабря в ВСКР с 20:00 до 23. 00 мск на онлайн-тренинге «Как полюбить себя»

Я приглашаю Вас на тренинг, которы специально проведу для Вас:

Тренинг о чувствах и эмоциях «Понимание себя и других»

Вы здесь

Главная » Центры Взаимоотношений GRC (ВЦВ) » Тренинг о чувствах и эмоциях «Понимание себя и других»

Тренинг о чувствах и эмоциях «Понимание себя и других»

Взаимопонимание — это когда меня понимают? Или когда это взаимно? А хотите этому научиться? Как понять другого человека? Как понять себя?

Проблемы в семейных отношениях, депрессия, недостаток сил, разочарования в личной жизни, конфликты в бизнесе, неуверенность в своих силах, проблемы с детьми, желание стать успешнее, одиночество, застой в карьере, ощущение неудовлетворенности и т.д.

На первый взгляд может показаться невероятным, как один и тот же тренинг может помочь в решении таких разных проблем. На самом деле все эти темы можно объединить в две группы: отношения с другими и отношения с самим собой. Как только в одной из этих сфер наступает дисбаланс, мы перестаем чувствовать себя счастливыми.

КАКАЯ СВЯЗЬ МЕЖДУ СОБЫТИЯМИ В ЖИЗНИ И НАШИМ ОТНОШЕНИЕМ К НИМ

Как мы относимся к событию, так и реагируем на него. А большинство жизненных трудностей можно решить через изменение отношения. Представьте себя покупателем, которому хамит продавец. Вряд ли вы захотите стать его постоянным клиентом. Но почему вы расстроились? Почему это стало вашей проблемой? Ведь это именно ОН не может общаться так, чтобы покупатель купил и вернулся снова. Это мешает процветать именно ему. Получается — это вовсе не ваша проблема. А если у вас нет с этим проблем, то что вам мешает сделать покупку и остаться в прекрасном расположении духа? Испытывая сочувствие к человеку с трудной судьбой…

Вы решаете, как вам относиться к тому, с чем вы соприкасаетесь в жизни. Теряете вы энергию или создаете её, чтобы достичь ваших целей. В вашей семье, в вашей работе и в вашей жизни.

«ПОНИМАНИЕ СЕБЯ И ДРУГИХ» — Гениальный тренинг, дающий эмоциональное освобождение, сравнимое с трехнедельным отдыхом в любимом месте. После тренинга люди отмечают легкость и прорыв во всех сферах жизни (отзывы здесь…). На тренинге используются принципы Адлеровской психологии, лучшие методики из Гештальт-терапии и Психодрамы. В рамках тренинга проводится индивидуальная работа по личным проблемам. Повторное участие (ассистирование) бесплатно, неограниченное количество раз в любом городе, где проводятся программы «Центров Взаимоотношений» (Список городов). Люди приходят ассистировать, чтобы разрешить новые жизненные задачи, снова побывать в теплой атмосфере принятия, глубже понять свои чувства и эмоции других людей. Это по сути пожизненная психологическая поддержка, ведь Вы можете приходить на тренинг для разрешения очередной трудной жизненной ситуации сколько угодно раз без повторной оплаты.

Приходите на тренинг «Понимание себя и других» чтобы разобраться в своей жини. Это гениальный тренинг, дающий эмоциональное освобождение, сравнимое только с трехнедельным отдыхом в любимом месте. После тренинга люди отмечают легкость и прорыв во всех сферах жизни (отзывы). На тренинге используются принципы Адлеровской психологии, лучшие методики из Гештальт-терапии и Психодрамы.

Записаться на тренинг

Контакты «Центров Взаимоотношений» по городам и странам…

Наша жизнь соткана из взаимоотношений. У нас есть отношения с родителями, братьями, сестрами, с друзьями, детьми, даже с людьми, которые, казалось бы, не играют в нашей жизни существенной роли.

Единственный способ понять других людей — научиться понимать себя.

У некоторых есть определенные ситуации в жизни, в которых они хотели бы разобраться. Другие довольны своей жизнью. И, тем не менее, все мы можем получить пользу от создания близких взаимоотношений, от того, что мы вновь поверим в свои мечты, обретем смелость и уважение к себе, а самое главное — научимся больше любить себя и тех, кто нас окружает.

Тренинг предназначен в первую очередь для тех, кому необходимо улучшить отношения с любимыми людьми, с деловыми партнерами, достичь понимания во взаимоотношениях.

Отзывы о тренинге «Понимание себя и других»>>>

Для всех кому важно:

Чувствовать себя свободно среди людей;
Лучше узнать себя;
Научиться выступать перед большой аудиторией;
Улучшить взаимоотношения;
Лучше понимать окружающих;
Меньше бояться людей;
Приобрести навыки общения;
Повысить Вашу способность чувствовать;
Повысить уверенность в себе;
Осознать и устранить причины, мешающие Вашему личному успеху.

Тренинг рассчитан на 30–32 часа и включает в себя работу в следующих направлениях:

Неуверенность в себе: причины и способы ее преодоления;
Семейные отношения: как сделать их гармоничными;
Причины распада браков, и как поддержать отношения;
Что такое личная сила и как ее использовать;
Анализ причин, мешающих успешной самореализации личности;
Почему люди выбирают одиночество;
Зависимости — что можно им противопоставить;
Как взять на себя ответственность за свою жизнь и многое другое.

Тренинг «Понимание себя и других» направлен на то, чтобы лучше понять, как Вы взаимодействуете с окружающими и как реагируете на происходящие события. Более ясное понимание окружающих будет способствовать более эффективному сотрудничеству с ними.

ПОЧЕМУ СНАЧАЛА ПОНИМАНИЕ СЕБЯ, А ТОЛЬКО ПОТОМ — ДРУГИХ

Если мы присмотримся к собственной жизни, то заметим истории, которые повторяются в разных декорациях. Например, если с нами не согласны, мы начинаем спорить, чтобы заставить принять наше мнение. Или, если в нас не верят, то мы теряем мотивацию. Почему так происходит? Потому что мы имеем ОПЫТ, который предсказывает нам будущий результат. Когда-то так уже было… Когда-то мы портили отношения с близкими, натыкались на обман и были разочарованы. Мы не хотим этого снова и оберегаем себя. Но мы упускаем что-то очень важное. Оглянитесь на свою жизнь. Что вы там видите? Людей, которым нельзя доверять? Цели от которых пришлось отказаться? Ожидание, что скоро вы перестанете делать то, что ДОЛЖНЫ и начнете делать то, что ХОТИТЕ? Сколько времени вы отвели на ожидание этого момента?

ПРИЧЕМ ЗДЕСЬ ЭМОЦИОНАЛЬНЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

То, как мы управляем своим отношением и эмоциями, определяет наши действия. Наши действия создают результаты. А новые результаты создают новые события нашей жизни. Так изменяется «судьба».

ПОЧЕМУ ТРЕНИНГ ПРО ВЗАИМООТНОШЕНИЯ

Часто мы думаем, что то, что мы получаем от жизни, мы добились сами. Это правда только отчасти. Для достижения целей мы непрерывно вступаем во отношения с людьми — с семьей, с коллегами и партнерами, с руководителем или подчиненными. Они нам содействуют или нет. Если вы это видите, то понимаете, что на результат влияет ваше умение создавать и управлять отношениями. Этому мы учим на тренинге.

ПОЧЕМУ ТРЕНИНГ, А НЕ СЕМИНАР ИЛИ МОТИВАЦИОННОЕ ВЫСТУПЛЕНИЕ

Многие знают истории успешных людей, но немногие могут перенести это в свою жизнь. У этого есть причина. То, что мы получаем в виде информации, мы можем воспроизвести в виде информации, т.е. РАССКАЗАТЬ. То, что мы получаем на опыте, мы можем СДЕЛАТЬ. Ведь недостаточно иметь карту, чтобы быть путешественником. Недостаточно прочитать о диете, чтобы избавиться от лишнего веса. Нам необходимо ДЕЙСТВИЕ. А первые шаги лучше делать в безопасной атмосфере и при помощи профессионалов.

Чтобы узнать, когда будет проходить тренинг в Вашем или соседнем городе, свяжитесь с менеджером ближайшего Центра Взаимоотношений: Контакты Центров Взаимоотношений во всех городах>>>

Материал размещен в разделах:

Центры Взаимоотношений GRC (ВЦВ)

Самопознание (наши мысли и чувства)

Психология отношений мужчины и женщины

Психологическое консультирование, курсы, семинары, тренинги, конференции, клубы

Переслать эту страницу в мессенджер или в соцсеть:

Еще по теме:

Тренинг «Мужчина и женщина» в Центрах Взаимоотношений GRC
Тренинг «Секреты семейного счастья»
Тренинг «Я Жена»
Тренинг «Идеальный образ» (Ключ управления жизнью)
Как повысить самооценку?
25 причин, почему люди посещают тренинги
Комплекс упражнений «Гимнастика мозга» — самостоятельная коррекция эмоционального состояния для взрослых и детей
Авторский Семинар-практикум Олега Смирнова «Секрет успеха: Уникальная Технология Достижения Целей»
Курс «Отношения, ведущие к цели»
Энергетические группы
Выездные психологические семинары-практикумы на местах силы в горах
Тренинг «Путь к мечте»

Комментарии и отзывы

Предварительно войдите в соцсеть «ВКонтакте», чтобы иметь возможность оставлять комментарии на нашем сайте. Если слева отображается ваша фотография, значит Вы уже вошли:

Нежное введение в самообучение и полуконтролируемое обучение | Дуг Стин

Кодирование примера самообучения на Python для использования неразмеченных данных для классификации

Фото Дженни Хилл на Unsplash

Когда дело доходит до задач классификации машинного обучения, чем больше данных доступно для обучения алгоритмов, тем лучше. При обучении с учителем эти данные должны быть помечены относительно целевого класса, иначе эти алгоритмы не смогут изучить отношения между независимыми и целевыми переменными. Однако есть несколько проблем, возникающих при создании больших наборов размеченных данных для классификации:

Маркировка данных может занять много времени. Допустим, у нас есть 1 000 000 изображений собак, которые мы хотим передать алгоритму классификации с целью предсказать, содержит ли каждое изображение бостон-терьера. Если мы хотим использовать все эти изображения для контролируемой классификации, нам нужен человек, который просматривает каждое изображение и определяет, присутствует ли бостонский терьер. Хотя у меня есть друзья (и жена), которые не прочь весь день листать фотографии собак, вероятно, большинство из нас не хочет проводить выходные так.
Данные маркировки могут быть дорогостоящими. См. причину 1: чтобы заставить кого-то кропотливо просмотреть 1 000 000 фотографий собак, нам, вероятно, придется выложить немного денег.

Итак, что, если у нас достаточно времени и денег, чтобы пометить некоторые из большого набора данных, а остальные оставить без маркировки? Можно ли как-то использовать эти немаркированные данные в алгоритме классификации?

Здесь на помощь приходит полууправляемое обучение . Используя полууправляемый подход, мы можем обучить классификатор на небольшом количестве размеченных данных, а затем использовать классификатор для прогнозирования неразмеченных данных. Поскольку эти прогнозы, вероятно, лучше, чем случайное угадывание, прогнозы неразмеченных данных могут быть приняты в качестве «псевдо-меток» в последующих итерациях классификатора. Хотя существует множество разновидностей полуконтролируемого обучения, этот конкретный метод называется 9.0010 самообучение .

Самообучение

На концептуальном уровне самообучение работает следующим образом:

Шаг 1: Разделите помеченные экземпляры данных на обучающие и тестовые наборы. Затем обучите алгоритм классификации на помеченных обучающих данных.

Шаг 2: Используйте обученный классификатор для прогнозирования меток классов для всех немаркированных экземпляров данных. Из этих предсказанных меток классов те, которые с наибольшей вероятностью окажутся правильными, принимаются как «9».0010 псевдометки’ .

(Несколько вариаций шага 2: а) Все предсказанные метки могут быть приняты как «псевдометки» сразу, без учета вероятности, или б) 1 «Псевдоразмеченные» данные могут быть взвешены по достоверности прогноза. )

Шаг 3: Объединить «псевдоразмеченные» данные с размеченными обучающими данными. Переобучите классификатор на комбинированных «псевдопомеченных» и помеченных обучающих данных.

Шаг 4: Используйте обученный классификатор для прогнозирования меток классов для помеченных экземпляров тестовых данных. Оцените производительность классификатора, используя выбранные вами метрики.

(Шаги с 1 по 4 можно повторять до тех пор, пока все предсказанные метки классов из шага 2 не будут соответствовать определенному порогу вероятности или пока не останется немаркированных данных.)

Хорошо, понятно? Хороший! Давайте поработаем на примере.

Пример: использование самообучения для улучшения классификатора

Чтобы продемонстрировать самообучение, я использую Python и набор данных хирургического_deepnet , доступный здесь, на Kaggle. Этот набор данных предназначен для использования в бинарной классификации и содержит данные для более чем 14,6 тыс. операций. Атрибутами являются такие измерения, как ИМТ, возраст и множество других, а целевая переменная осложнение записывает, были ли у пациента осложнения в результате операции. Очевидно, что возможность точно предсказать, будут ли у пациента осложнения после операции, в равной степени отвечает интересам как медицинских, так и страховых компаний.

Imports

Для этого урока я импортирую numpy , pandas и matplotlib . Я также буду использовать классификатор LogisticRegression из sklearn , а также функции f1_score и plot_confusion_matrix для оценки модели.

Загрузить данные

  
 RangeIndex: 14635 записей, от 0 до 14634 
 Столбцы данных (всего 25 столбцов): 
 bmi                    14635 non-null float64 
 Age                    14635 non-null float64 
 asa_status             14635 non-null int64 
 baseline_cancer        14635 non-null int64 
 baseline_charlson      14635 non-null int64 
 baseline_cvd           14635 non-null int64 
 baseline_dementia      14635 non-null int64 
 baseline_diabetes 14635 ненулевой int64 
 baseline_digestive 14635 ненулевой int64 
 baseline_osteoart 14635 ненулевой int64 
 baseline_psych         14635 non-null int64 
 baseline_pulmonary     14635 non-null int64 
 ahrq_ccs               14635 non-null int64 
 ccsComplicationRate    14635 non-null float64 
 ccsMort30Rate          14635 non-null float64 
 complication_rsi       14635 non-null float64 
 dow                    14635 non-null int64 
 пол 14635 ненулевой int64 
 час 14635 ненулевой float64 
 месяц 14635 ненулевой int64 
 moonphase 14635 ненулевой int64 
 mort30 14635 ненулевой int64 
 смертность_rsi 14635 ненулевой float64 
 раса 14635 ненулевой int64 
 осложнение 14635 ненулевой int64 
 dtypes(078) int64 : 2,8 МБ

Все атрибуты в наборе данных являются числовыми, и нет пропущенных значений. Поскольку мое внимание здесь сосредоточено не на очистке данных, я перейду к разделению данных.

Разделение данных

Чтобы поэкспериментировать с самообучением, мне нужно разделить данные на три части: набор поездов , тестовый набор и немаркированный набор . Я разделю данные в соответствии со следующими пропорциями:

1% Train (с метками)

25% Test (с метками)

74% без меток

Для набора без меток я просто уберу целевую переменную, сложность и сделать вид, что его никогда не существовало. Таким образом, в данном случае мы предполагаем, что в 74% хирургических случаев нет информации об осложнениях. Я делаю это, чтобы имитировать тот факт, что в реальных задачах классификации большая часть доступных данных может не иметь меток классов. Однако если мы 9От 0019 до имеют метки классов для небольшой части данных (в данном случае 1%), затем можно использовать методы полуконтролируемого обучения, чтобы делать выводы из немаркированных данных.

Ниже я перемешиваю данные, создаю индексы для разделения данных, а затем создаю тест, обучение и немаркированные разделения. Затем я проверяю размеры шпагатов, чтобы убедиться, что все идет по плану.

 Размеры X_train: (146, 24) 
 Размеры y_train: (146,)  Размеры X_test: (3659, 24) 
 Размеры y_test: (3659,) 
  Размеры X_unlabeled: (10830, 24)

Распределение классов

Существует более чем в два раза больше экземпляров класса большинства (без осложнений), чем класса меньшинства (осложнение). В ситуации несбалансированного класса, подобной этой, я хочу быть очень избирательным в выборе метрики оценки классификации — точность может быть не лучшим выбором.

Я выбираю F1 оценка в качестве метрики классификации для оценки эффективности классификатора. Оценка F1 более устойчива к дисбалансу классов, чем к точности, что более уместно, когда классы примерно сбалансированы. Оценка F1 может быть рассчитана следующим образом:

, где точность — это доля предсказанных положительных результатов, которые были правильно предсказаны, а отзыв — это доля истинных положительных случаев, которые были правильно предсказаны.

Исходный классификатор (с учителем)

Чтобы проверить результаты обучения с полуучителем, я сначала обучаю простой классификатор логистической регрессии, используя только размеченные обучающие данные, и делаю прогнозы на наборе тестовых данных.

 Оценка поезда f1: 0,5846153846153846 
 Оценка теста f1: 0,50027830134

Классификатор имеет оценку теста F1 0,5. Матрица путаницы говорит нам, что классификатор очень хорошо правильно предсказывает операции, которые не имели осложнений — точность 86%. Однако у классификатора больше проблем с правильной идентификацией операций с осложнениями, точность составляет всего 47%.

Вероятность прогнозов

Для алгоритма самообучения нам нужно знать вероятности прогнозов, сделанных классификатором логистической регрессии. К счастью, sklearn предоставляет метод .predict_proba() , который позволяет нам увидеть вероятность предсказания, принадлежащего любому классу. Как вы можете видеть ниже, общая вероятность будет равна 1,0 для каждого прогноза в задаче бинарной классификации.

 массив([[0,93931367, 0.06068633], 
 [0.2327203 , 0.7672797 ], 
 [0.93931367, 0.06068633], 
 ..., 
 [0.61940353, 0.38059647], 
 [0.41240068, 0.58759932], 
 [0.24306008, 0.75693992]])

Self -Обучающий классификатор (полууправляемый)

Теперь, когда мы знаем, как получить вероятности прогнозирования, используя sklearn , мы можем двигаться вперед с кодированием самообучающегося классификатора. Вот краткий план:

Шаг 1 : Сначала обучите классификатор логистической регрессии на размеченных обучающих данных.

Шаг 2 : Затем используйте классификатор для прогнозирования меток для всех немаркированных данных, а также вероятности для этих прогнозов. В этом случае я буду использовать «псевдо-метки» только для прогнозов с вероятностью более 99%.

Шаг 3 : Объедините «псевдопомеченные» данные с помеченными обучающими данными и повторно обучите классификатор на объединенных данных.

Шаг 4 : Используйте обученный классификатор, чтобы сделать прогнозы для помеченных тестовых данных и оценить классификатор.

Повторяйте шаги с 1 по 4 до тех пор, пока не останется ни одного прогноза с вероятностью выше 99% или пока не останется немаркированных данных.

См. приведенный ниже код для реализации этих шагов в Python с использованием цикла while.

Итерация 0
Поезд f1: 0,5846153846153846
Тест f1: 0,50027830134
Теперь прогнозирование меток для немаркированных данных...
42 прогноза с высокой вероятностью добавлены к обучающим данным.
Осталось 10788 непомеченных экземпляров. Итерация 1
Последовательность f1: 0,7627118644067796
Тест f1: 0,5037463976945246
Теперь прогнозирование меток для немаркированных данных. ..
30 прогнозов с высокой вероятностью добавлены к обучающим данным.
Осталось 10758 непомеченных экземпляров.
Итерация 2
Поезд f1: 0,8181818181818182
Тест f1: 0,505431675242996
Теперь прогнозирование меток для немаркированных данных...
20 высоковероятных прогнозов добавлены к обучающим данным.
Осталось 10738 непомеченных экземпляров.
Итерация 3
Последовательность f1: 0,847457627118644
Тест f1: 0,5076835515082526
Теперь прогнозирование меток для неразмеченных данных...
21 высоковероятностный прогноз добавлен к обучающим данным.
Осталось 10717 непомеченных экземпляров.
...Итерация 44
Поезд f1: 0,9481216457960644
Тест f1: 0,5259179265658748
Теперь прогнозирование меток для немаркированных данных...
0 высоковероятных прогнозов добавлено к обучающим данным.
Осталось 10079 непомеченных экземпляров.

Алгоритм самообучения прошел 44 итерации, прежде чем невозможно было предсказать больше немаркированных экземпляров при >99% вероятность. Несмотря на то, что изначально было 10 830 немаркированных экземпляров, 10 079 из них остались немаркированными (и неиспользованными классификатором) после самообучения.

За 44 итерации оценка F1 улучшилась с 0,50 до 0,525! Хотя это лишь небольшое увеличение, похоже, что самообучение улучшило производительность классификатора на тестовом наборе данных. Верхняя панель рисунка выше показывает, что большая часть этого улучшения происходит в более ранних итерациях алгоритма. Точно так же нижняя панель показывает, что большинство «псевдометок», добавленных к обучающим данным, появляются в течение первых 20–30 итераций.

Окончательная матрица путаницы показывает улучшение классификации операций с осложнениями, но небольшое ухудшение классификации операций с без осложнений . Поддерживаемый улучшенной оценкой F1, я думаю, что это приемлемое улучшение — вероятно, более важно выявить случаи хирургического вмешательства, которые приведут к осложнениям (истинно положительные результаты), и, вероятно, стоит увеличить показатель ложноположительных результатов для достижения этого результата.

Слова предостережения

Итак, вы можете подумать: есть ли риск при самообучении с таким большим количеством неразмеченных данных? Ответ, конечно же, да. Помните, что, хотя мы включаем наши «псевдоразмеченные» данные с размеченными обучающими данными, некоторые из «псевдоразмеченных» данных, безусловно, будут неверными. Когда достаточное количество «псевдометок» неверно, алгоритм самообучения может усилить неверные решения по классификации, и производительность классификатора может фактически ухудшиться.

Однако этот риск можно снизить, следуя установленным практикам, таким как использование тестового набора данных, который классификатор не видел во время обучения, или использование порога вероятности для прогноза «псевдометки».

Понимание алгоритмов глубокого обучения, использующих неразмеченные данные, часть 1: самообучение

Глубокие модели требуют большого количества обучающих примеров, но размеченные данные трудно получить. Это мотивирует важное направление исследований по использованию немаркированных данных, которые часто более доступны. Например, большое количество немаркированных данных изображений можно получить путем обхода Интернета, в то время как наборы данных с метками, такие как ImageNet, требуют дорогостоящих процедур маркировки. В недавних эмпирических разработках модели, обученные с использованием немаркированных данных, начали приближаться к полностью контролируемой производительности (например, Chen et al., 2020, Sohn et al., 2020).

В этой серии статей мы обсудим нашу теоретическую работу, направленную на анализ последних эмпирических методов, использующих немаркированные данные. В этом первом посте мы проанализируем самообучение , которое представляет собой очень эффективную алгоритмическую парадигму для полууправляемого обучения и адаптации предметной области. Во второй части мы будем использовать связанные теоретические идеи для анализа алгоритмов контрастивного обучения с самоконтролем, которые оказались очень эффективными для обучения репрезентации без учителя.

Фон: самообучение

Сначала мы предоставим базовый обзор алгоритмов самообучения, которым посвящена эта статья. Основная идея состоит в том, чтобы использовать некоторый уже существующий классификатор \(F_{pl}\) (называемый «псевдо-метками») для прогнозирования (называемых «псевдо-метками») на большом немаркированном наборе данных, и затем переобучите новую модель с помощью псевдометок. Например, при полууправляемом обучении псевдометка получается в результате обучения на небольшом размеченном наборе данных, а затем используется для прогнозирования псевдометок на большом неразмеченном наборе данных. Затем новый классификатор \(F\) переобучается с нуля, чтобы он соответствовал псевдометкам, используя дополнительную регуляризацию. На практике \(F\) часто будет более точным, чем исходный псевдометчик \(F_{pl}\) (Lee 2013). Процедура самообучения показана ниже.

Довольно удивительно, что самообучение может так хорошо работать на практике, учитывая, что мы переобучаемся на наших собственных прогнозах , то есть на псевдометках, а не на истинных метках. В оставшейся части этого поста мы поделимся нашим теоретическим анализом, объясняющим, почему это так, и покажем, что повторное обучение самообучению доказуемо повышает точность по сравнению с исходным псевдо-метчиком.

Наш теоретический анализ сосредоточен на самообучении на основе псевдометок, но есть и другие варианты. Например, минимизация энтропии, которая по существу обучается на изменении псевдометок, создаваемых \(F\), а не на фиксированных псевдометках из \(F_{pl}\), также может интерпретироваться как самообучение. К этим алгоритмам применяются соответствующие методы анализа (Cai et al. 21).

Важность регуляризации для самообучения

Прежде чем обсуждать основные части нашей теории, мы сначала настроим анализ, показав, что регуляризация на этапе переобучения необходима для того, чтобы самообучение работало хорошо.

Рассмотрим этап переобучения описанного выше алгоритма самообучения. Предположим, мы минимизируем кросс-энтропийную потерю, чтобы соответствовать псевдометкам, как в случае с глубокими сетями. Можно довести нерегулируемую кросс-энтропийную потерю до 0, увеличив предсказания \(F_{pl}\) до бесконечности. Как показано на рис. 2 ниже, это означает, что этап переобучения не даст никакого улучшения по сравнению с \(F_{pl}\), поскольку граница решения не изменится. Это говорит о том, что в нашем анализе может потребоваться регуляризация, если самообучение должно привести к доказуемым улучшениям по сравнению с псевдометчиком.

Эмпирически, один метод, который приводит к существенным улучшениям после этапа переобучения, состоит в том, чтобы поощрять классификатор к согласованным прогнозам на соседних парах примеров. Мы называем такие методы формами регуляризации непротиворечивости ввода . В литературе встречаются различные способы определения «соседних пар», например, примеры, близкие по \(\ell_2\) расстоянию (Miyato et al., 2017, Shu et al., 2018), или примеры, сильно отличающиеся друг от друга. аугментации данных одного и того же изображения (Xie et al. , 2019, Berthelot et al., 2019, Xie et al., 2019, Sohn et al., 2020). Сильное увеличение данных, которое применяет более сильные изменения к входному изображению, чем традиционно используемое в контролируемом обучении, также очень полезно для самоконтролируемого контрастного обучения, которое мы проанализируем в последующем сообщении в блоге. Наш теоретический анализ рассматривает регуляризатор, который вдохновлен эмпирической работой по регуляризации согласованности ввода.

Основные составы для теоретического анализа

Из обсуждения выше становится ясно, что для того, чтобы понять, почему самообучение помогает, нам нужен принципиальный подход к регуляризатору для самообучения. Регуляризация непротиворечивости входных данных эффективна на практике, но как ее абстрагировать, чтобы анализ был податлив? Кроме того, какие свойства данных использует регуляризатор согласованности ввода, чтобы быть эффективным? В следующем разделе мы представим граф аугментации , ключевая концепция, которая позволяет нам четко решить обе проблемы. Основываясь на графе увеличения, в последующих разделах будет официально представлен регуляризатор и предположения о данных.

График увеличения данных о населении

Мы вводим увеличивающий граф для данных о населении, ключевую концепцию, которая позволяет нам формализовать регуляризатор согласованности входных данных и обосновывает естественные предположения о распределении данных.

Интуитивно, граф расширения — это граф с точками данных в качестве вершин со свойством, что семантически подобные точки данных будут связаны последовательностями ребер. Мы рассмотрим двудольный граф \(G’\), изображенный на рис. 3 ниже, набор вершин которого состоит из всех естественных изображений \(X\), а также множества \(\tilde{X}\) расширенных версий изображений в \(Х\). Граф содержит ребро (выделено розовым цветом) между \(x \in X\) и \(\tilde{x} \in \tilde{X}\), если \(\tilde{x}\) получено путем применения данных увеличение до \(x\).

Анализ несколько упростится, если мы будем работать с графом \(G\), полученным коллапсом \(G’\) на множество вершин \(X\). Ребра \(G\) показаны черным цветом и соединяют вершины \(x_1, x_2 \in X\), которые имеют общего соседа в \(G’\). Естественные образы \(x_1, x_2 \in X\) являются соседями в \(G\) тогда и только тогда, когда они имеют общего соседа в \(G’\). В нашем следующем посте об алгоритмах контрастного обучения с самостоятельным учителем мы также рассмотрим граф, полученный путем схлопывания \(G’\) на \(\tilde{X}\), ребра которого показаны коричневым цветом на рисунке выше.

Для простоты мы рассматриваем только невзвешенные графики и фокусируемся на аугментациях данных, которые размывают изображение небольшим \(\ell_2\)-ограниченным шумом, хотя граф аугментации может быть построен на основе произвольных типов аугментации данных. На рисунке выше показаны примеры соседних изображений в \(G\), с парными цветными стрелками, указывающими на их общие дополнения в \(\tilde{X}\). Обратите внимание, что, следуя по ребрам в \(G\), можно пройти путь между двумя довольно разными изображениями, даже если соседние изображения в \(G\) очень похожи и должны иметь небольшое \(\ell_2\) расстояние от друг друга. Важно подчеркнуть, что \(G\) является графом на популяция данных, а не только обучающая выборка — это различие имеет решающее значение для типа предположений, которые мы будем делать относительно \(G\).

Формализация регуляризатора

Теперь, когда мы определили граф увеличения, давайте посмотрим, как эта концепция поможет нам сформулировать наш анализ. Во-первых, граф увеличения мотивирует следующую естественную абстракцию для регуляризатора согласованности входных данных:

\[R(F, x) = 1(F \text{ предсказывает один и тот же класс на всех примерах в окрестности } N(x)) \tag{1}\]
В этом определении окрестность \(N(x)\) — это множество всех \(x’\), таких что \(x\) и \(x’\) соединены ребром в графе увеличения. Конечная цель самообучения популяции, которую мы будем анализировать, представляет собой сумму регуляризатора и потерь при подборе псевдометки и тесно связана с эмпирически успешными целями, такими как в (Xie et al., 2019, Sohn et al., 2020). ).
\[E_x[1(F(x)\ne G_{pl}(x))] + \lambda E_x[R(F, x)] \tag{2}\]
Предположения о данных
Теперь мы проведем мысленный эксперимент, чтобы понять, почему регуляризатор полезен, и при этом обосновать два ключевых предположения для нашего анализа. Рассмотрим идеализированный случай, когда классификатор имеет идеальную входную согласованность, т. е. \(R(F, x) = 0\) для всех \(x\). Если данные удовлетворяют соответствующей структуре, обеспечение идеальной согласованности ввода может быть очень полезным, как показано ниже.
На приведенном выше рисунке показано, что если класс собак соединен в \(G\), обеспечение идеальной согласованности ввода гарантирует, что классификатор будет делать одинаковые прогнозы для всех собак. Это связано с тем, что идеальная согласованность ввода гарантирует, что одна и та же метка будет распространяться по всем окрестностям примеров собак, в конечном итоге охватывая весь класс. Это полезно, чтобы избежать переобучения для неправильно псевдомаркированных примеров.
Имелись два неявных свойства распределения данных на рис. 4, которые гарантировали, что идеальная непротиворечивость входных данных была полезной: 1) класс собаки был связан в \(G\) и 2) классы собаки и кошки были далеко друг от друга. На рис. 5 показаны случаи отказа, когда эти условия не выполняются, поэтому идеальная согласованность ввода не помогает. Слева показано, что если класс собаки не связан в \(G\), идеальная согласованность ввода может не гарантировать, что классификатор предсказывает одну и ту же метку во всем классе. Справа показано, что если классы собак и кошек слишком близки друг к другу, идеальная согласованность ввода будет означать, что классификатор не сможет различить два класса.
Наши основные предположения, описанные ниже, являются естественными формализациями вышеприведенных условий.
Предположение 1 (Расширение внутри классов): Граф расширения имеет хорошую связность внутри классов. Формально для любого подмножества \(S\) изображений в пределах истинного класса \(P(N(S)) > cP(S)\) для некоторого \(c > 1\).
Рисунок выше иллюстрирует предположение 1. В предположении 1 \(N(S)\) относится к окрестности \(S\), которая содержит \(S\) и объединение окрестностей примеров из \( С\). Мы ссылаемся на предположение 1 как на предположение «расширения», потому что оно требует, чтобы окрестность \(S\) расширялась на постоянный коэффициент \(c\) по вероятности относительно самого \(S\). Мы называем коэффициент \(с\) коэффициентом разложения. Интуитивно, чем больше \(c\), тем лучше связность, потому что это означает, что каждый набор имеет большую окрестность. Связанные понятия расширения изучались в прошлом в таких условиях, как теория спектральных графов [2,3], время выборки и микширования [4], комбинаторная оптимизация [5] и даже частично контролируемое обучение в других условиях совместного обучения. [1].
Предположение 2 (Разделение между классами): Существует разделение между классами: граф \(G\) действительно содержит очень ограниченное количество ребер между различными классами.
В статье мы приводим примеры распределений, удовлетворяющих расширению и разделению, и считаем, что они являются реалистичными характеристиками реальных данных. Один ключевой момент, который следует повторить, заключается в том, что эти предположения и график \(G\) определены для данных о населении . Действительно, нереалистично иметь такие свойства, как сохранение расширения для обучающей выборки. Если бы мы попытались построить граф \(G\) только на обучающих примерах, он был бы полностью несвязным, потому что вероятность рисования двух i.i.d. образцы, которые оказались соседями (определенные на расстоянии \(\ell_2\)) экспоненциально малы во входном измерении.
Основные теоретические результаты
Теперь мы покажем, что модель, удовлетворяющая низким потерям при самообучении (2), будет иметь хорошую точность классификации. Наш основной результат таков:
Теорема 1 (неформальная): Существует выбор силы регуляризации согласованности входных данных \(\lambda\) такой, что если псевдомаркировщик удовлетворяет базовому уровню точности, т. е. \(\text{Error}(G_{ pl}) < 1/3\), минимизатор \(\hat{F}\) целевой совокупности (2) будет удовлетворять:
\[\text{Ошибка}(\шляпа{F}) \le \frac{2}{c — 1} \text{Ошибка}(G_{pl})\]
Другими словами, предполагая расширение и разделение, самообучение доказуемо приводит к более точному классификатору, чем исходный псевдометчик! Одно из основных достоинств теоремы 1 состоит в том, что она не зависит от параметризации \(F\) и, в частности, верна, когда \(F\) — глубокая сеть. Кроме того, в настройках адаптации домена нам не требуются какие-либо предположения о взаимосвязи между исходным и целевым доменами, пока средство псевдомаркировки достигает базового уровня точности. Предыдущие анализы самообучения были ограничены линейными моделями (например, Kumar et al. 2020, Chen et al. 2020) или настройками адаптации предметной области, где предполагается, что сдвиг предметной области очень мал (Kumar et al. 2020).
Интересное свойство границы состоит в том, что она улучшается по мере увеличения коэффициента \(c\) в предположении расширения. Напомним, что \(c\) по существу служит количественным показателем того, насколько связен граф расширения внутри каждого класса, а большее \(c\) указывает на большую связность. Интуитивно связность может улучшить оценку за счет усиления воздействия регуляризатора непротиворечивости входных данных.
Одним из способов улучшить связность графа является использование более сильных расширений данных. На самом деле, этот подход очень хорошо зарекомендовал себя эмпирически: такие алгоритмы, как FixMatch и Noisy Student, достигают самых современных результатов обучения с полуучителем за счет увеличения данных, которое изменяет изображения гораздо сильнее, чем при стандартном обучении с учителем. Теорема 1 предлагает объяснение того, почему сильное увеличение данных так полезно: оно приводит к большему \(c\) и меньшему пределу. Тем не менее, нужно быть осторожным, чтобы не увеличивать силу увеличения слишком сильно — использование слишком сильного увеличения данных может привести к тому, что наше предположение 2 о том, что основные классы истины разделены, больше не будет выполняться.
Доказательство теоремы 1 опирается на интуицию, изложенную в предыдущем пункте. Напомним, что цель состоит в том, чтобы показать, что переобучение на псевдометках может привести к классификатору, исправляющему некоторые ошибки в псевдометках. Причина, по которой классификатор может игнорировать некоторые неправильные псевдометки, заключается в том, что термин регуляризации согласованности входных данных в (2) побуждает классификатор предсказывать одну и ту же метку на соседних примерах. Таким образом, мы можем надеяться, что правильно псевдопомеченные примеры будут распространять свои метки на неправильно псевдопомеченные соседи, что приведет к эффекту шумоподавления на этих соседях. Мы можем сделать эту интуицию строгой, используя предположение о расширении (предположение 1).
Основной результат теоремы 1 и наши предположения были сформулированы для популяционных данных, но несложно преобразовать теорему 1 в гарантии точности для оптимизации (2) на конечном обучающем наборе. Ключевое наблюдение заключается в том, что даже если мы оптимизируем только обучающую версию (2), из-за обобщения потери популяции также будут малы, что фактически достаточно для достижения гарантий точности теоремы 1.
Заключение
В этом сообщении блога мы обсудили, почему самообучение на неразмеченных данных повышает точность. Мы построили граф увеличения данных таким образом, чтобы соседние примеры были связаны ребром. Мы предположили, что два примера из одного класса могут быть связаны последовательностью ребер в графе. В рамках этого предположения мы показали, что самообучение с регуляризацией повышает точность псевдометки, заставляя каждый связанный подграф иметь одну и ту же метку. Одним из ограничений является то, что анализ работает только тогда, когда классы детализированы, так что каждый класс формирует свой собственный связанный компонент в графе расширения. Однако мы можем представить себе сценарии, в которых один большой класс представляет собой объединение меньших, редко связанных подклассов. В этих случаях наши предположения могут не выполняться. Наш следующий пост в блоге о контрастном обучении покажет, как поступить в этом случае.
Этот пост в блоге основан на статье «Теоретический анализ самообучения с глубокими сетями на немаркированных данных».
Дополнительные ссылки
Балкан М.Ф., Блюм А., Ян К. Совместное обучение и расширение: на пути к объединению теории и практики. Достижения в области нейронных систем обработки информации; 2005.
Чигер Дж. Нижняя граница наименьшего собственного значения лапласиана. Проблемы в анализе; 2015.
Чанг Ф.Р., Грэм Ф.К. Теория спектральных графов. Американская математическая общественность; 1997.
Каннан Р., Ловаш Л., Симоновиц М. Изопериметрические задачи для выпуклых тел и лемма о локализации. Дискретная и вычислительная геометрия; 1995.
Мохар Б., Поляк С. Собственные значения и задача о максимальном разрезе. Чехословацкий математический журнал; 1990.
Самообучение 101 — KnowledgeOne
Перейти к содержимому
Посмотреть увеличенное изображение
Благодаря префиксу «самообучение» термин «самообучение» относится к обучению «самим собой» в отличие от обучения «другими». Во многих отношениях этот способ обучения хорошо адаптирован к нашим современным потребностям в обучении на протяжении всей жизни. Однако он малоизвестен. Его часто путают с другими подходами, если его не принимают за одинокую инициативу, которая подходит лишь горстке одаренных самоучек. Попробуем рассмотреть его поближе!
Во-первых, что это не так!
Заниматься самообразованием в одиночестве в свободное время — это не обязательно самообучение, равно как и не заниматься поиском информации в Сети… Более того, самообучение — это не всеобъемлющее понятие, которое пытается обозначить какую-либо форму инновационное обучение, отличное от традиционного.
Наконец, самообучение отличается от индивидуализации в образовании, обучения на основе опыта (или экспериментального) и дистанционного обучения, которые представляют собой три подхода, с которыми его чаще всего путают.
Подытожим, что представляют собой эти три подхода и как они связаны с самообучением.
В педагогике индивидуализация — это способ адаптации или «персонализации» для учащегося содержания и целей, общих для группы учащихся. Благодаря искусственному интеллекту (ИИ) этот подход сегодня имеет свою высокотехнологичную версию в онлайн-обучении: адаптивное обучение.
→ Его отношение к самообучению: Индивидуализация может принимать различные формы, и степень автономии учащегося в отношении своего обучения может быть разной, но это не обязательно требует индивидуального подхода к самообучению. Однако индивидуализация может предложить условия, способствующие самообучению.
Экспериментальное обучение основано на идее, что человек может учиться, действуя, и может приобретать новые навыки и знания, подвергая их испытанию. Этот способ обучения включает в себя со стороны человека глубокое отражение своего опыта, восходящего и нисходящего от него, чтобы извлечь смысл и реинвестировать вновь приобретенные знания. Такой подход помогает учащемуся связать теорию с практикой в различных контекстах.
→ Его отношение к самообучению: Обучение на собственном опыте и самообучение действительно связаны друг с другом. Опыт может лежать в основе процесса самообучения, особенно когда последнее направлено на приобретение профессиональных навыков. Постоянное размышление людей о действиях, которые они предпринимают, также имеет центральное значение для самообучения, поскольку это механизм, который позволяет им управлять своим процессом обучения.
Дистанционное обучение — это форма обучения, которая дает учащемуся гибкость в выборе места и времени проведения обучения, в отличие от очного подхода. В свою очередь, это может потребовать от учащегося большей автономии. В настоящее время дистанционное обучение чаще всего относится к онлайн-обучению, которое можно легко настроить (см. Интеллектуальное адаптивное обучение: обучение для всех!).
→ Связь с самообучением: Дистанционное обучение может способствовать как самообучению, так и обучению под руководством инструктора. Наличие хороших навыков самообучения может помочь вам чувствовать себя комфортно с технологиями, используемыми в онлайн-обучении.
Три определения самообучения
Подобно многим понятиям, которые стимулировали энтузиазм многих мыслителей с различным влиянием, самообучение страдает как концептуальными, так и терминологическими неточностями. Даже сегодня это остается развивающимся понятием. Исследователи, однако, согласны с тем, что это подход, который «обеспечивает учащемуся больший контроль над обучением и различными этапами и компонентами его/ее обучения». Таким образом, очевидно, что существует множество определений самообучения. Я, с другой стороны, предлагаю вам три из них.
1) Первая принадлежит Николь Энн Тремблей, которая в своей книге «Самообучение: для обучения по-другому» проводит тщательный анализ концепции и ее влияния. В то время как объяснения самообучения, вышедшие на передний план — даже в науках об образовании — были впервые даны психологией и социологией, определение Тремблея пытается поместить эту концепцию обратно в науки об образовании, которым она должна принадлежать в первую очередь. первое место, по ее словам. Автор уточняет: «[…] следующее определение занимает четкую позицию помещения самообучения в то, что представляется мне специфической, приоритетной и исключительной областью педагогических наук и подразумевает своего рода пропаганду педагогики и андрагогика как матрицы, несущие явление».
Определение самообучения с точки зрения наук об образовании:
«Образовательная ситуация (педагогическая или андрагогическая), учебная или внеучебная, способствующая реализации проекта, в ходе которого наибольшей мотивацией человека является получение информации (знаний) и навыков (ноу-хау) или осуществление устойчивого изменения в себе (жизненные навыки). Для этого этот человек берет на себя преобладающий контроль над одним или несколькими аспектами своего проекта: содержанием, целями, ресурсами, процессом и оценкой».
2) Второе определение вытекает из исследовательского отчета, написанного Франсин д’Ортэн о навыках рабочих, приобретенных посредством самообучения. Это более короткое и согласованное определение, особенно адаптированное к рабочей силе. Это важно, потому что непрерывное образование становится частью реальности все большего числа работников, и профессиональные круги набирают силу, чтобы стать предпочтительными местами для самообучения.
Определение самообучения с точки зрения рабочего места:
«Модель обучения, в которой учащийся проявляет инициативу и самостоятельно выбирает цели и методы обучения и приобретает знания, используя свои собственные ресурсы и ресурсы своего сообщества».
3) Наконец, третье определение взято из «Словаря обучения Дениса Кристола: обучение в эпоху цифровых технологий» (2018). Это актуальная и общепринятая версия концепции, учитывающая изменения, вносимые информационными и коммуникационными технологиями в образование.
Обновленное глобальное определение самообучения:
«Обучение характеризуется вторжением «я» во всех его формах, что делает индивидуума не только агентом или актором, но и автором своего обучения. Индивидуум вмешивается или призван вмешиваться на всех этапах своего обучения. От построения собственного проекта до пилотирования его реализации. Затем мы говорим о самообучении как о самостоятельном обучении […], без инструктора, в автономном режиме. Самостоятельное обучение отличается от индивидуального обучения; это не обучение в одиночку. Автономия предполагает открытость другим; оно так же противно одиночеству, как и слиянию. Социальность самоучек поддается наблюдению (Cyrot, 2009).). […] Наличие личных и рабочих компьютеров и смартфонов, онлайн-ресурсов и легкость доступа к контенту людей и сетей усиливают возможность самостоятельного обучения или онлайн-самообучения. Они позволяют преодолеть физические (время в пути) или финансовые (более низкая стоимость доступа к информации) ограничения. Технологические условия – это возможность откликнуться на автодидактические потребности. Например, самодокументирование, самодиагностика, самоконтроль поддерживаются браузерами, поисковыми системами, программным обеспечением и учебными пособиями».
Чтобы дать вам представление о многочисленных и разнообразных влияниях, которые повлияли на концепцию самообучения, мы представим вам в следующей статье некоторые ключевые моменты ее эволюции.
Автор творческого контента @KnowledgeOne. Вопроситель вопросов. Гипергибкий упрямый. Созерцательный йог.
Ссылка для загрузки страницы Перейти к началу
Изучение AWS с обучением и сертификацией | Курсы и программы по работе с облачными технологиями
Узнайте об AWS по ролям или решениям
Ознакомьтесь с возможностями обучения, сгруппированными по вашей роли или области ваших решений.
Обучение по ролям
Архитектор
Научитесь проектировать высокодоступные системы
Изучите этот курс »

Cloud Practitioner
Изучите основы облачных вычислений и передовой опыт
Подробнее об этом обучении »

Разработчик
Научитесь разрабатывать приложения для облака
Подробнее об этом обучении »

Эксплуатация
Обучение проектированию, развертыванию и управлению облачными системами AWS
Ознакомьтесь с этим курсом обучения »

Ознакомьтесь со всем обучением на основе ролей »
Обучение по решению
Advanced Networking
Научитесь проектировать и внедрять архитектуры AWS и гибридных ИТ-сетей
Подробнее об этом тренинге »

Аналитика данных
Научитесь проектировать, создавать, защищать и обслуживать аналитические решения
Изучите этот курс »

Машинное обучение
Погрузитесь в ту же учебную программу, которая используется для обучения разработчиков и специалистов по данным Amazon
Подробнее об этом обучении »

Безопасность
Изучите процессы и рекомендации по обеспечению безопасности платформы AWS
Ознакомьтесь с этим курсом обучения »

Ознакомьтесь со всеми курсами обучения, основанными на решениях »
Новейшие программы обучения и сертификации AWS
Инвестируйте в свое будущее благодаря уникальному цифровому обучению AWS
Подписавшись на AWS Skill Builder, вы получите практический опыт благодаря стилям обучения, которые вам подходят. Получите доступ к ролевым играм, самостоятельным лабораторным работам, открытым задачам и единственному источнику официальных практических экзаменов AWS Certification.
Подробнее »
Новые курсы и предложения за август
В этом месяце погрузитесь в новый курс обучения по созданию баз данных AWS, облачной экономике для стартапов и многому другому.
Подробнее »
Теперь доступно: 5 новых значков для обучения хранилищу
Откройте для себя больше возможностей, приобретя и продемонстрировав свои знания об облачном хранилище AWS с 5 новыми значками: файлы, защита от аварий и восстановление данных, миграция данных, ядро и Технолог.
Подробнее »
AWS расширяет доступ к бесплатному обучению работе с облачными технологиями для 29 миллионов человек к 2025 году
AWS объявила о четырех новых инициативах, призванных сделать доступ к бесплатному обучению навыкам облачных вычислений еще проще для всех, кто хочет научиться. Читайте о новых инициативах по развитию ваших навыков, а также о новых исследованиях, подтверждающих необходимость обучения навыкам.
Узнать больше »
Способы обучения
Цифровое обучение
Начните обучение с сотен самостоятельных цифровых учебных курсов, созданных экспертами AWS. Затем проведите интерактивное обучение с подписками AWS Skill Builder для индивидуальных и групповых занятий.
Узнайте больше о цифровом обучении »
Обучение в классе
Задавайте вопросы, работайте над решениями лично и получайте отзывы от аккредитованных AWS инструкторов с глубокими техническими знаниями.
Подробнее »
Цифровое обучение AWS на сайтах партнеров
Найдите избранные авторские курсы AWS для самостоятельного обучения, охватывающие широкий спектр тем, от основ облака AWS до машинного обучения, на ведущих платформах онлайн-обучения, включая edX и Coursera.
Подробнее »
Мероприятия
Зарегистрируйтесь для участия в сетевых или личных мероприятиях, которые помогут вам развить навыки и продвинуться по карьерной лестнице.
Найти предстоящие события »
Расширьте свои знания об облаке AWS с помощью руководств по вводу в эксплуатацию
Наши руководства по вводу в эксплуатацию, которые можно загрузить, предлагают различные ресурсы, которые помогут развить ваши навыки и знания об облаке AWS. Каждое руководство содержит тщательно отобранные цифровые обучающие материалы, аудиторные курсы, видеоролики, технические документы, сертификаты и многое другое, чтобы вам не приходилось гадать, как изучать AWS.
Ознакомьтесь с руководствами по вводу в эксплуатацию AWS »
Получите сертификат AWS
Подтвердите свои навыки работы с облачными сервисами AWS и укрепите свой авторитет с помощью признанного в отрасли сертификата. Сдайте сертификационный экзамен виртуально с онлайн-прокторингом или в центре тестирования.
Узнать больше
Преимущества обучения и сертификации AWS
Учитесь в своем собственном темпе
Изучите цифровое обучение для самостоятельного обучения , которое доступно по запросу, когда и где вам удобно. Сделайте следующий шаг в своем путешествии в облако и учитесь на практике с интерактивным цифровым обучением, доступным по запросу в рамках Подписки на AWS Skill Builder .
Тренируйтесь с экспертом AWS
Приобретайте технические навыки и изучайте передовой опыт от accr отредактированного инструктора . Выбирайте очные или виртуальные курсы.
Выберите путь обучения
Следуйте рекомендованному плану обучения для конкретной области или должности. Вы также можете пропустить — это гибко.
Получите сертификат AWS
Подтвердите свои навыки работы с облачными сервисами AWS и повысьте свой авторитет с помощью i признанные в отрасли полномочия l виртуально с прокторингом онлайн или в центре тестирования.
Миграция на AWS
Учитесь у экспертов AWS и приобретайте навыки для уверенной миграции в облако AWS и достижения бизнес-результатов.
Зарегистрируйтесь сейчас

Разработка бессерверных решений на AWS
Повышайте производительность разработчиков, изучая способы создания, защиты, развертывания и управления современными бессерверными приложениями.
Зарегистрируйтесь сейчас

Архитектура на AWS теперь доступна с AWS Jam
Запланируйте частное занятие Курс «Архитектура на AWS » и добавьте дополнительный курс AWS Jam, чтобы получить дополнительный практический опыт на целый день. Это один из семи курсов, доступных с дополнительным AWS Jam.
Зарегистрируйтесь сейчас

AWS Cloud Practitioner Essentials
Получите фундаментальное представление об облаке AWS с помощью Цифровой курс AWS Cloud Practitioner Essentials .
Зарегистрируйтесь сейчас
Запуск контейнеров в Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)
Узнайте, как управлять контейнерами, в этом новом трехдневном учебном курсе Запуск контейнеров в Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) .
Зарегистрируйтесь сейчас
Технические основы AWS
Узнайте об основных сервисах и концепциях AWS, таких как вычислительные ресурсы, базы данных и хранилище, которые помогут вашей технической карьере.
Зарегистрируйтесь сейчас
Конвейер машинного обучения на AWS
Узнайте, как использовать конвейер машинного обучения для решения реальной бизнес-задачи в среде обучения на основе проектов Использование Amazon Redshift
Наш новый однодневный учебный курс поможет вам попрактиковаться в создании решения для анализа данных с помощью Amazon Redshift. Также научитесь применять передовые методы управления безопасностью, производительностью и затратами в работе Amazon Redshift.
Зарегистрироваться сейчас
Ознакомьтесь с обучением партнеров AWS
Обучение партнеров AWS предлагает цифровые и аудиторные учебные ресурсы, предназначенные исключительно для партнеров AWS. Расширьте свои облачные навыки, чтобы лучше поддерживать бизнес и технические потребности своих клиентов.
Узнать больше
Остались вопросы по обучению?
Посетите часто задаваемые вопросы об обучении AWS
Войдите в консоль
Узнайте об AWS
Что такое AWS?
Что такое облачные вычисления?
AWS Разнообразие, равенство и инклюзивность
Что такое DevOps?
Что такое контейнер?
Что такое озеро данных?
Облачная безопасность AWS
Что нового
Блоги
Пресс-релизы
Ресурсы для AWS
Начало работы
Обучение и сертификация
Портфель решений AWS
Архитектурный центр
Часто задаваемые вопросы по продуктам и техническим вопросам
Аналитические отчеты
Партнеры AWS
Разработчики на AWS
Центр разработчиков
SDK и инструменты
. NET на AWS
Python на AWS
Java на AWS
PHP на AWS
JavaScript на AWS
Помощь
Свяжитесь с нами
Подайте заявку в службу поддержки
Центр знаний
AWS re: Сообщение
Обзор поддержки AWS
Юридический
Карьера в AWS
Amazon является работодателем с равными возможностями: Меньшинства / Женщины / Инвалидность / Ветеран / Гендерная идентичность / Сексуальная ориентация / Возраст.
Конфиденциальность
|
Условия сайта
|
Настройки файлов cookie
|
© 2022, Amazon Web Services, Inc. или ее дочерние компании. Все права защищены.
Поддержка AWS для Internet Explorer заканчивается 31. 07.2022. Поддерживаемые браузеры: Chrome, Firefox, Edge и Safari. Узнать больше »
Почему самообучение с шумными учениками превосходит классификацию изображений SOTA при использовании меньшего количества ресурсов. Часть 1: Настройка и шум | Деванш — Машинное обучение стало проще
Учителя ошибались. Шумные студенты = лучшие студенты
Как человек, имеющий опыт в области машинного обучения, позвольте мне сказать вам кое-что: Маркировка данных — это боль. Это дорого и должно быть сделано с большой осторожностью. Но для обучения надежных моделей обучения с учителем требуется этот шаг. Это , почему «Самообучение с Noisy Student улучшает классификацию ImageNet», написанное Qizhe Xie et al., Меня очень радует. Он реализует полууправляемое обучение с шумом для создания классификации изображений. Их подход превосходит все другие методологии, но при этом требует менее размеченных данных (беспроигрышный вариант).
Эта статья является частью серии статей, подробно изучающих документ. В нем будут объяснены стратегии предварительной обработки, отбора и обучения, используемые исследователями в их эксперименте (до раздела 3 статьи). Я также оставлю аннотированную версию статьи в конце. В нем будут освещены важные аспекты документа и объяснены некоторые концепции. Если эта тема вас интересует, не забудьте стереть кнопку хлопка, чтобы я мог иметь влияние на Medium и чтобы мои родители гордились мной.
Обучение с полуучителем (SSL): лучшее из обоих миров?
Несмотря на затраты на маркировку, отказ от SL для обучения без учителя (пока) невозможен. Он может быть реализован быстро, применим к большому набору задач. Процесс обучения относительно проще отслеживать, и этот процесс интуитивно понятен. Обучение модели также имеет тенденцию быть менее затратным в вычислительном отношении, чем обучение без учителя. Это привело к росту полуконтролируемого обучения (SSL). SSL — это подход, который объединяет небольшой объем размеченных данных с большим объемом неразмеченных данных во время обучения. Это позволяет использовать преимущества контролируемого алгоритма обучения с большим набором данных (надежные и точные алгоритмы) без необходимости вкладывать средства в маркировку большого набора данных.
SSL для обучения другим подходам
SSL присутствовал и раньше. Что этот документ делает по-другому?
Вот видео, в котором рассказывается о настройке и о том, как это работает.
Иллюстрация из бумаги, показывающая, как они обучали своих моделей.
На первый взгляд их подход кажется стандартным. Тем не менее, есть две вещи, которые они делают по-разному: они повышают надежность (нестандартное обобщение или то, насколько хорошо модель работает с новыми невидимыми данными) и точность (более высокие оценки для стандартных наборов данных). Ключом к этой превосходной производительности являются шаги, предпринятые до и во время тренировки. Немаркированная модель ученика больше, чем учитель. Команда также вводит различных типов шума в данные и модели, гарантируя, что каждый ученик узнает больше типов распределений данных, чем их учителя. Это в сочетании с итеративным обучением особенно эффективно, поскольку оно использует постоянно совершенствующихся учителей.
Шумный студент использует меньше дополнительных данных. Похоже, ResNet закончился.
Все об этом шуме
Поскольку мы установили важность шума в этом тренинге, важно понимать различные виды шума. Есть две широкие категории шума, которые могут быть реализованы. Шум модели относится к возне с моделью в процессе обучения. Это предотвращает переоснащение и может фактически повысить точность и надежность, позволяя модели оценивать данные с разных «перспектив». Другой тип называется входным шумом , где вы вводите шум на вход. Исследователи специально используют RandAugment для достижения этой цели. Это служит двойной цели увеличения разнообразия данных и повышения точности прогнозов (особенно для реальных данных, которые очень зашумлены).
Реальная картина исследователей в этой статье
Доказательство 1: RandAugment для входного шума
GOAT за работой
В мире существуют действительно сложные шумовые функции. RandAugment не является одним из них. Не дайте себя обмануть, это один из самых эффективных алгоритмов. Это работает очень просто для понимания. Представьте, что есть N способов исказить изображение. Это может быть что угодно, от смены некоторых пикселей на белые, до сдвига по оси. RandAugment принимает 2 входа (n, m), где n — количество примененных искажений, а m — величина искажений. Он возвращает финальное изображение. Искажения применяются случайным образом, увеличивая шум за счет добавления вариативности.
На изображении мы видим, как RandAugment работает, применяя только 2 (фиксированных) преобразования с разной величиной. Уже эти 3 образца сильно отличаются. Не нужно быть гением, чтобы понять, сколько можно получить, меняя оба значения на нескольких изображениях (ответ: много). Не следует упускать из виду увеличение данных. Это также гарантирует, что модель ученика всегда не меньше размера учителя, и, следовательно, требует меньшего количества
Пример 2. Отсев для модельного шума
Отсев — это процесс, используемый в нейронных сетях и т. д. Его процесс очень легко описать: игнорировать некоторые нейроны при каждом запуске сети. На фото:
Стандартная процедура отсева
Отсев применяется, поскольку он предотвращает переоснащение. Игнорируя различные единицы измерения, вы изменяете вывод. Обратная связь позволяет лучше обобщать. Кроме того, можно реализовать отсев для создания списка мини-обучающихся из одной сети. Благодаря объединению мини-обучения могут превзойти родительскую сеть.
Ансамбль мини-обучаемых для родительской сети
Пример 3: Стохастическая глубина для модельного шума
Честно говоря, я не был хорошо знаком с этой концепцией. Но для этого и существует Google. Читать это было потрясающе. Наверное, моя любимая вещь во всей этой газете. Если бы мне пришлось перезапустить жизнь только с одним воспоминанием, это было бы оно. Теперь, когда мы создали ажиотаж…
Stochastic Dep включает следующие шаги.
Начните с очень глубоких сетей
Во время обучения для каждой мини-партии случайным образом отбрасывайте подмножество слоев и обходите их с помощью функции идентификации.
Повторить (при необходимости)
Так как мы любим визуализацию
Это ужасно похоже на Dropout. И в некотором смысле это так. Думайте об этом как о расширенной версии для глубоких сетей. Однако он действительно эффективен. «Это существенно сокращает время обучения и значительно снижает ошибку теста почти для всех наборов данных, которые мы использовали для оценки. При стохастической глубине мы можем увеличить глубину остаточных сетей даже за пределы 1200 слоев и при этом добиться значительного улучшения тестовой ошибки (4.9).1 % на СИФАР-10). С этим не поспоришь. Скоро будем вникать в это. А пока посмотрите на эту ошибку построения рисунка:
Видите этого Билли? Это пиковая производительность
. Все 3 вида шума вносят свой вклад в тренировку уникальным образом. И все 3 изумительны тем, что повышают надежность прогнозов, добавляя вариации к входным данным. Это то, что отличает его надежностью от всех других современных моделей. На самом деле они настолько эффективны, что даже без итеративного процесса обучения этот процесс способен улучшить текущее состояние сетей (подробнее об этом в части 2).
Простое применение шума имеет постоянные улучшения.
Теперь, когда мы понимаем, как различные шаги и корректировки улучшают классификацию, мы должны рассмотреть некоторые детали реализации.
Команда использует кросс-энтропийные потери для расчета потерь. Потеря « измеряет производительность модели классификации, выходной сигнал которой представляет собой значение вероятности от 0 до 1. Потери увеличиваются по мере того, как прогнозируемая вероятность отличается от фактической метки».
Для меня самая важная часть обучения приходится на шаг 3. Исследователи утверждают, что «В частности, в нашем методе учитель создает высококачественные псевдометки, читая чистые изображения, в то время как ученик должен воспроизвести эти метки с дополненными изображениями в качестве входных данных ». Как мы видели, добавление шума к изображениям (или моделям) может резко изменить их внешний вид. Заставляя студента работать с дополненными изображениями, он позволяет модели предсказывать очень нечеткие изображения с большой точностью. Подробности этого будут в части 2, а пока вот пример того, насколько это важно для прогнозирования неоднозначных изображений.
Возьми уже мои деньги, красивая модель
Спасибо, что дочитали до сих пор. Эта статья должна помочь вам лучше понять виды шума и тренировочные стратегии, используемые командой. В части 2 я подробно расскажу об эксперименте, а также о возможных расширениях для дальнейшего создания лучшего классификатора изображений.
Ознакомьтесь с другими моими статьями на Medium. : https://rb.gy/zn1aiu
Мой YouTube. Работа продолжается, ха-ха: https://rb.gy/88iwdd
Свяжитесь со мной в LinkedIn. Подключаемся: https://rb.gy/m5ok2y
Мой Twitter: https://twitter.com/Machine01776819
Мой подстек: https://devanshacc.substack.com/
Если вы хотите работать со мной, напишите мне: [email protected]
Live беседы на twitch здесь: https://rb.gy/zlhk9y
Чтобы получать обновления моего контента в Instagram: https://rb. gy/gmvuy9
Получите бесплатную акцию на Robinhood: https://join.robinhood .com/fnud75
Вот обещанная бумага.
Самообучение со слабым контролем — Антология ACL
Яннис Караманолакис, Субхабрата Мукерджи, Гоцин Чжэн, Ahmed Hassan Awadallah
Abstract
Современные глубокие нейронные сети требуют крупномасштабных помеченных обучающих данных, получение которых зачастую дорого или недоступно для многих задач. Было показано, что слабый контроль в виде доменных правил полезен в таких условиях для автоматического создания слабо размеченных обучающих данных. Однако обучение со слабыми правилами затруднено из-за присущей им эвристичности и зашумленности. Дополнительной проблемой является охват и перекрытие правил, когда предыдущая работа по слабому надзору рассматривает только случаи, на которые распространяются слабые правила, оставляя ценные немаркированные данные позади. В этой работе мы разрабатываем слабую структуру контроля (ASTRA), которая использует все доступные данные для данной задачи. С этой целью мы используем немаркированные данные для конкретной задачи посредством самообучения с моделью (ученик), которая рассматривает контекстуализированные представления и прогнозирует псевдометки для случаев, которые могут не охватываться слабыми правилами. Далее мы разрабатываем сеть внимания к правилам (учитель), которая учится объединять псевдометки учеников со слабыми метками правил в зависимости от их точности и основного контекста экземпляра. Наконец, мы создаем полуконтролируемую цель обучения для сквозного обучения с неразмеченными данными, правилами предметной области и небольшим количеством размеченных данных. Обширные эксперименты с шестью эталонными наборами данных для классификации текста демонстрируют эффективность нашего подхода со значительными улучшениями по сравнению с современными базовыми уровнями.
Идентификатор антологии:
2021.naacl-main.66
Том:
Материалы конференции 2021 года Североамериканского отделения Ассоциации вычислительной лингвистики: технологии человеческого языка
Июнь
Месяц:
Год:
2021
Адрес:
Онлайн
Место проведения:
NAACL
SIG:
Издатель:
1015
Note:
Pages:
845–863
Language:
URL:
https://aclanthology. org/2021.naacl-main.66
DOI:
10.18653/v1/ 2021.naacl-main.66
Bibkey:
Cite (ACL):
Яннис Караманолакис, Субхабрата Мукерджи, Гоцин Чжэн и Ахмед Хасан Авадалла. 2021. Самообучение со слабым контролем. In Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies , страницы 845–863, Интернет. Ассоциация компьютерной лингвистики.
Процитируйте (неофициально):
Самообучение со слабым контролем (Караманолакис и др., NAACL 2021)
Копия цитирования:
PDF:
https://aclanthology.org/2021.naacl-main.66.pdf
Видео:
https://aclanthology.org/2021.naacl-main.66.mp4
Код
Microsoft/ASTRA
BibTeX
MODS XML
Конечная сноска
Предварительно отформатированный
@inproceedings{karamanolakis-etal-2021-self, title = "Самообучение со слабым контролем", автор = "Караманолакис, Яннис и Мукерджи, Субхабрата и Чжэн, Гоцин и Авадаллах, Ахмед Хассан", booktitle = "Материалы конференции 2021 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка", месяц = июнь, год = "2021", адрес = "Онлайн", издатель = "Ассоциация вычислительной лингвистики", url = "https://aclanthology. org/2021.naacl-main.66", doi = "10.18653/v1/2021.naacl-main.66", страницы = "845--863", abstract = «Современным глубоким нейронным сетям требуются крупномасштабные помеченные обучающие данные, получение которых часто дорого или недоступно для многих задач. Было показано, что слабый контроль в виде доменных правил полезен в такие настройки для автоматического создания слаборазмеченных обучающих данных.Однако обучение со слабыми правилами является сложной задачей из-за присущей им эвристической и зашумленной природы.Дополнительной проблемой является охват и перекрытие правил, когда предыдущая работа по слабому контролю рассматривает только случаи, которые охвачены слабыми правила, оставляя ценные немаркированные данные позади. В этой работе мы разрабатываем слабую структуру контроля (ASTRA), которая использует все доступные данные для данной задачи. С этой целью мы используем немаркированные данные для конкретной задачи посредством самообучения с помощью модель (студент), которая рассматривает контекстуализированные представления и прогнозирует псевдометки для случаев, которые не могут быть охвачены слабыми правилами. r), который учится объединять псевдометки учащихся с метками слабых правил в зависимости от их точности и основного контекста экземпляра. Наконец, мы создаем полуконтролируемую цель обучения для сквозного обучения с неразмеченными данными, правилами предметной области и небольшим количеством размеченных данных. Обширные эксперименты с шестью эталонными наборами данных для классификации текста демонстрируют эффективность нашего подхода со значительными улучшениями по сравнению с современными базовыми уровнями.", }
<моды> <информация о заголовке> Самообучение при слабом контроле <название типа="личное"> Яннис Караманолакис <роль> автор <название типа="личное"> Субхабрата Мукерджи <роль> автор <название типа="личное"> Гоцин Чжэн <роль> автор <название типа="личное"> Ахмед Хасан Авадалла <роль> автор <информация о происхождении> 2021-06 текст <информация о заголовке> Материалы конференции 2021 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка <информация о происхождении> Ассоциация компьютерной лингвистики <место> Онлайн публикация конференции Современным глубоким нейронным сетям требуются крупномасштабные помеченные обучающие данные, получение которых часто дорого или недоступно для многих задач. Было показано, что слабый контроль в виде доменных правил полезен в таких условиях для автоматического создания слабо размеченных обучающих данных. Однако обучение со слабыми правилами затруднено из-за присущей им эвристичности и зашумленности. Дополнительной проблемой является охват и перекрытие правил, когда предыдущая работа по слабому надзору рассматривает только случаи, на которые распространяются слабые правила, оставляя ценные немаркированные данные позади. В этой работе мы разрабатываем слабую структуру контроля (ASTRA), которая использует все доступные данные для данной задачи. С этой целью мы используем немаркированные данные для конкретной задачи посредством самообучения с моделью (ученик), которая рассматривает контекстуализированные представления и прогнозирует псевдометки для случаев, которые могут не охватываться слабыми правилами. Далее мы разрабатываем сеть внимания к правилам (учитель), которая учится объединять псевдометки учеников со слабыми метками правил в зависимости от их точности и основного контекста экземпляра. Наконец, мы создаем полуконтролируемую цель обучения для сквозного обучения с неразмеченными данными, правилами предметной области и небольшим количеством размеченных данных. Обширные эксперименты с шестью эталонными наборами данных для классификации текста демонстрируют эффективность нашего подхода со значительными улучшениями по сравнению с современными базовыми уровнями. karamanolakis-etal-2021-self 10.18653/v1/2021.naacl-main.66 <местоположение> https://aclanthology.org/2021.naacl-main.66 <часть> <дата>2021-06 <единица экстента="страница"> 845 863
%0 Материалы конференции %T Самообучение со слабым контролем %А Караманолакис, Яннис %А Мукерджи, Субхабрата %А Чжэн, Гоцин %A Awadallah, Ахмед Хассан %S Материалы конференции 2021 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка %D 2021 %8 июня %I Ассоциация компьютерной лингвистики %С онлайн %F karamanolakis-etal-2021-self %X Современные глубокие нейронные сети требуют крупномасштабных помеченных обучающих данных, получение которых часто дорого или недоступно для многих задач. Было показано, что слабый контроль в виде доменных правил полезен в таких условиях для автоматического создания слабо размеченных обучающих данных. Однако обучение со слабыми правилами затруднено из-за присущей им эвристичности и зашумленности. Дополнительной проблемой является охват и перекрытие правил, когда предыдущая работа по слабому надзору рассматривает только случаи, на которые распространяются слабые правила, оставляя ценные немаркированные данные позади. В этой работе мы разрабатываем слабую структуру контроля (ASTRA), которая использует все доступные данные для данной задачи. С этой целью мы используем немаркированные данные для конкретной задачи посредством самообучения с моделью (ученик), которая рассматривает контекстуализированные представления и прогнозирует псевдометки для случаев, которые могут не охватываться слабыми правилами. Далее мы разрабатываем сеть внимания к правилам (учитель), которая учится объединять псевдометки учеников со слабыми метками правил в зависимости от их точности и основного контекста экземпляра.

РубрикаРазное

Тренинг себя любимого: Тренинг уверенности в себе «Любовь и принятие себя»

Тренинг уверенности в себе «Любовь и принятие себя»

Условия проведения

Частые вопросы о тренинге «Любовь и принятие себя»

Как принять участие?

Дорасти до любви | Тренинг-Центр Синтон

Тренинг для подростков на тему: «Пойми себя»

Тренинг в Тайланде

Тренинг Как полюбить себя + изучение типов мужчин

Тренинг о чувствах и эмоциях «Понимание себя и других»

Вы здесь

Тренинг о чувствах и эмоциях «Понимание себя и других»

КАКАЯ СВЯЗЬ МЕЖДУ СОБЫТИЯМИ В ЖИЗНИ И НАШИМ ОТНОШЕНИЕМ К НИМ

Записаться на тренинг

ПОЧЕМУ СНАЧАЛА ПОНИМАНИЕ СЕБЯ, А ТОЛЬКО ПОТОМ — ДРУГИХ

ПРИЧЕМ ЗДЕСЬ ЭМОЦИОНАЛЬНЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

ПОЧЕМУ ТРЕНИНГ ПРО ВЗАИМООТНОШЕНИЯ

ПОЧЕМУ ТРЕНИНГ, А НЕ СЕМИНАР ИЛИ МОТИВАЦИОННОЕ ВЫСТУПЛЕНИЕ

Еще по теме:

Комментарии и отзывы

Подписаться

Нежное введение в самообучение и полуконтролируемое обучение | Дуг Стин

Кодирование примера самообучения на Python для использования неразмеченных данных для классификации

Самообучение

Пример: использование самообучения для улучшения классификатора

Понимание алгоритмов глубокого обучения, использующих неразмеченные данные, часть 1: самообучение

Фон: самообучение

Важность регуляризации для самообучения

Основные составы для теоретического анализа

График увеличения данных о населении

Формализация регуляризатора

Предположения о данных

Основные теоретические результаты

Заключение

Дополнительные ссылки

Самообучение 101 — KnowledgeOne

Во-первых, что это не так!

Три определения самообучения

Автор творческого контента @KnowledgeOne. Вопроситель вопросов. Гипергибкий упрямый. Созерцательный йог.

Изучение AWS с обучением и сертификацией | Курсы и программы по работе с облачными технологиями

Узнайте об AWS по ролям или решениям

Новейшие программы обучения и сертификации AWS

Инвестируйте в свое будущее благодаря уникальному цифровому обучению AWS

Новые курсы и предложения за август

Теперь доступно: 5 новых значков для обучения хранилищу

AWS расширяет доступ к бесплатному обучению работе с облачными технологиями для 29 миллионов человек к 2025 году

Способы обучения

Цифровое обучение

Обучение в классе

Цифровое обучение AWS на сайтах партнеров

Мероприятия

Расширьте свои знания об облаке AWS с помощью руководств по вводу в эксплуатацию

Получите сертификат AWS

Преимущества обучения и сертификации AWS

Учитесь в своем собственном темпе

Тренируйтесь с экспертом AWS

Выберите путь обучения

Получите сертификат AWS

Миграция на AWS

Разработка бессерверных решений на AWS

Архитектура на AWS теперь доступна с AWS Jam

AWS Cloud Practitioner Essentials

Запуск контейнеров в Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)

Технические основы AWS

Конвейер машинного обучения на AWS

Ознакомьтесь с обучением партнеров AWS

Узнайте об AWS

Ресурсы для AWS

Разработчики на AWS

Помощь

Учителя ошибались. Шумные студенты = лучшие студенты

Обучение с полуучителем (SSL): лучшее из обоих миров?

SSL присутствовал и раньше. Что этот документ делает по-другому?

Все об этом шуме

Доказательство 1: RandAugment для входного шума

Пример 2. Отсев для модельного шума

Пример 3: Стохастическая глубина для модельного шума

Самообучение со слабым контролем — Антология ACL

Abstract

Добавить комментарий Отменить ответ