Коэффициент атерогенности понижен — что это такое, причины, нормы

Атерогенность – не что иное, как соотношение «плохих» и «хороших» липидных компонентов в организме человека.

Специальный коэффициент помогает лучше понять и оценить здоровье каждого человека, не важно 20 ему лет или 50.

В дальнейшем этот показатель специалисты используют для того, чтобы выявить возможные риски развития целого ряда заболеваний сердечно-сосудистой системы.

Именно эти заболевания становятся основной причиной смертей во всем мире. Сидячий образ жизни привел нас к тому, что количество случаев инфарктов или инсультов увеличился в разы, однако в силах каждого человека узнать несколько больше о своем здоровье, что поможет ему предупредить или своевременно выявить недуги, которые без обращения к специалистам могут обернуться плачевными результатами.

Когда понижен показатель атерогенности

Пониженный показатель атерогенности встречается довольно редко.

Главными причинами, почему результат в липограмме получился ниже нормы:

• Больной длительный период времени принимает препараты группы статинов, которые довольно часто назначают для снижения низкомолекулярного холестерина и триглицеридов в составе крови;
• Больной начал заниматься спортом. Это достаточно редкое явление, но тучные пациенты иногда начинают резко нагружать свой организм нагрузками, что приводит к ухудшению состояния здоровья;
• Длительная антихолестериновая диета, также повод для снижения показателя атерогенности;
• Низкий индекс атерогенности при приеме гормонов эстрогенов, а также при приеме антибактериальных и противогрибковых препаратов.

Причины снижения коэффициент атерогенности у женщин

Причины снижения у женщин У здоровой женщины при сдаче крови на биохимический анализ натощак индекс КАТ должен быть в пределах нормы.

Если снижен коэффициент атерогенности, это говорит о том, что организм женщины находится на этапе истощения.

Такое истощение может произойти по нескольким причинам:

• Женщина достаточно долго сидит на диете с минимальным количество жирных продуктов. Такое довольно часто встречается у молодых девушек, выбравших себе диету из интернета и, не проконсультировавшись с доктором, истощают организм и нарушают липидный обмен;
• Снижен КАТ у женщин, занимающихся тяжелыми видами спорта и у которых очень много тяжелых тренировок;
• Также сниженный индекс атерогенности у тех пациенток, самостоятельно назначивших себе гормональную терапию эстрогенами.

При бесконтрольном приеме гормонов нарушается липидный обмен и происходит истощение организма.

Если женщина систематически принимает противозачаточные средства с гормонами, тогда результат липограммы будет сочинительный и брать его за основу в лечении запрещено.

Необходимо не принимать противозачаточные таблетки в течение 2-х недель и сдать повторно анализ на холестерин с липидным профилем.

Пониженный коэффициент атерогенностиу мужчин

На сегодняшний день очень редко у мужчин пониженный коэффициент атерогенности, потому что многие мужчины перестали вести активный образ жизни и предпочитают днями сидеть у компьютера.

Высококалорийные продукты, а также фаст-фуды с максимальным количеством трансжиров не способствуют снижению показателя атерогенности в организме. Если атерогенность в мужском организме ниже положенной нормы, тогда необходимо выяснит причину такого понижения.

Причинами могут быть:

• Сдача анализа на холестерин была проведена после зарядки, или утренней пробежки;
• Если не было утреней нагрузки на организм, а КАТ снижен, тогда есть вариант,
• что мужчина длительной период времени не употребляет продукты с содержанием животного жира;
• Снижает КАТ и лечение препаратом Эритромицин.

Повторный анализ необходимо пройти через 2 недели после окончания медикаментозного курса Эритромицином.

Пониженный коэффициент атерогенности у детей

Сегодня рекомендуется этот анализ сдавать тем детям, у которых с рождения выявлен повышенный холестерин, а также имеются нарушения, в том числе и врожденные, в работе сердечно-сосудистой системы.

Информативным считают этот индекс, взятый у ребенка с 2 до 10 лет.

Если коэффициент атерогенности у ребенка понижен, то необходимо расспросить родителей о характере его питания.

Многие виды сладостей, так любимых детьми, почти не содержат липидных компонентов (зефир, пастила). Если прием такой пищи идет в ущерб основному питанию, то не стоит удивляться тому, что у ребенка обнаружится пониженный уровень атерогенности.

Несмотря на то, что понижение уровня врачи обычно не считают критичным, в этом случае все совершенно по-другому.

Детскому организму холестерин необходим для строительства клеток, для поддержания сил, для функционирования всех систем организма. Так, половая система девочки не будет готова к ежемесячному менструальному циклу, если уровень получаемых с пищей жиров будет низок.

Наконец, в полушариях мозга сосредоточено огромное количество жиров, и существующий их недостаток, на который указывает в том числе и пониженный уровень атерогенности, может стать причиной неуспеваемости в учебном заведении.

Что делать при пониженной атерогенности

Употребление пиши с достаточным содержанием жиров

Наиболее частая проблема – прием низкокалорийной пищи, с критически низким содержанием жиров. Многочисленные монодиеты, которые сегодня можно прочитать и назначить себе в интернете, могут принести вред даже здоровому человеку, не говоря уже о пациентах с заболеваниями.

Необходимо срочно посетить специалиста по питанию, чтобы тот разработал индивидуальный график и режим питания, расписал виды продуктов и их количество.

Неверным в данном случае является решение сразу после такой «голодной» диеты потреблять все в любых количествах. Это чревато резким повышением уровня сахара, липопротеинов низкой плотности и других компонентов крови.

Что касается спортсменов и пониженного коэффициента атерогенности у них, все должен решать только спортивный врач. Даже малейшее отклонение от графика тренировок может стать причиной неудачи в ближайшем будущем, а ведь именно ради победы старается человек этой профессии.

Может, следует подумать над питанием и по возможности добавить некоторое количество продуктов с липопротеинами. Кстати, качество липидов, а именно – их плотность, в случае со спортсменами играет не первую роль, ведь большая часть жиров перейдет в энергию.

Однако замечено, что продукты с «хорошими» липопротеинами не вызывают чувство тяжести, что также дает им преимущество перед продуктами с животными жирами.

Также рекомендуем:

Коэффициент атерогенности повышен — что это такое?

Об опасности атеросклероза заговорили сравнительно недавно. Специалисты установили, что у людей, страдающих данной патологией, повышен индекс атерогенности. Они посещают докторов значительно чаще, жалуясь на признаки ишемического заболевания сердца, и очень часто попадают в стационар с подозрением на инсульт или инфаркт миокарда. Патогенез болезни заключается в нарушении обмена жиров и образовании внутри кровеносных сосудов сгустков холестерина. Они приводят к сильному сужению сосудистых просветов, провоцируют нарушение кровообращения и снабжения достаточным количеством кислорода тканей всех внутренних органов, повышают риск появления острых патологий сердца и головного мозга.

Оценить возможность осложнений, вызванных атеросклерозом поможет определение коэффициента атерогенности. Его высокий показатель – причина приступить к терапии, направленной на понижение холестерина в крови. Давайте разберёмся, что это такое повышенный уровень атерогенности и как с ним бороться.

Что значит высокий индекс атерогенности

Высокий показатель атерогенности – причина приступить к терапии

Высокий коэффициент атерогенности является неблагоприятным фактором. Потому что является интегральной величиной. Она способна изменяться всю жизнь и отличаться у больных с одинаковой концентрацией холестерина. Например, холестериновые показатели у двоих пациентов равны 5,5 ммоль на литр. У одного он представлен липопротеинами высокой плотности и его показатель атерогенности соответствует норме. В связи с этим вероятность атеросклероза довольно низкая. А, если у второго пациента преобладают липопротеины низкой плотности при нормальном содержании холестерола коэффициент повышен и ему порекомендуют пройти курс терапии, направленной на его снижение.

При высоких показателях общего холестерина и атерогенности можно утверждать, что больной уже страдает атеросклерозом и существует высокая степень вероятности возникновения серьёзных сердечно-сосудистых патологий.

Поэтому считается, что индекс атерогенности диагностический показатель, который указывает на возможность развития тяжёлых осложнений, вызванных атеросклерозом, таких как инсульт головного мозга или инфаркт миокарда у людей с высокой концентрацией холестерола. Повышенное содержание холестерина в крови не всегда указывает на атеросклероз. Когда он сформирован ЛПВП возможность патологий сосудов невелика. Для здоровья опасно увеличенное содержание ЛПНП. Высокий коэффициент атерогенности требует обращения к специалисту, который назначит курс лечебно-профилактических мер.

Причины повышения коэффициента

Зачастую увеличенный индекс атерогенности у пациентов не вызывает беспокойства. Основным фактором является образ жизни, сформировавшийся ещё в детском возрасте. Человек следует ему всю сознательную жизнь. По этой причине, когда у больного выявили повышение липидных показателей, специалисты рекомендуют проверить всю семью.

Повышение данного показателя происходит при:

• неправильных пищевых предпочтениях. Бесспорно, жиры нужны и важны для человеческого организма. Они имеют много различных функций: холестерин необходим для синтеза гормонов надпочечников и придания прочности клеточным мембранам, ЛПНП совершают доставку жиров в ткани печени из тонкого кишечника, ЛПВП транспортируют жиры из тканей печени клетки всего организма. По этой причине жиры в дневном рационе должны присутствовать. Нельзя забывать, что не все жиры полезны. Причиной увеличения индекса атерогенности может быть излишнее потребление животных жиров, которые присутствуют в жирном мясе, субпродуктах, шпике, сале, жирном молоке, сливочном масле, колбасах, яичных желтках и молочных продуктах,
• повышенное кровяное давление так же может стать причиной увеличения показателя атерогенности. По статистике, повышенное АД преследует практически 40% населения развитых стран в возрасте от 45 лет. Повышенное кровяное давление тонизирует стенки сосудов, что плохо сказывается на снабжении кровью тканей и органов. Артерии способны без последствий выдерживать некоторое давление. Они переносят не продолжительное сужение при спортивных нагрузках или во время стресса. Подобное воздействие способствует мобилизации внутренних резервов и перераспределению кровотока. Повышенное давление держит сосуды в состоянии тонуса, что повреждает их, а микротрещины быстро заполняются ЛПНП,
• повышению данного показателя так же способствует курение. Табачный дым снижает содержание кислорода в крови и способствует образованию микроповреждений на сосудах. Эти места быстро заполняют тромбоциты и липиды, что приводит к образованию атеросклеротических сгустков,
• по причине употребления алкогольных напитков в больших количествах происходит перераспределение давления в сосудах, поверхностные артерии расширяются, а висцеральные сужаются, они питают сердце, головной мозг и остальные органы человека. Поэтому происходит нарушение снабжения систем и органов кровью. На сосудистых стенках появляются микротрещины, на месте которых вскоре образуются липопротеиновые сгустки,
• сахарный диабет второго типа – эта патология проявляется высокой концентрацией сахара в крови. Артериальные стенки повреждаются глюкозой, что приводит к формированию множества холестериновых сгустков. Вместе с этим при развитии диабета происходит нарушение углеводного и жирового обмена. Больные, страдающие от этой патологии даже, соблюдая строгую диету имеют склонность к ожирению. Излишек жиров при сахарном диабете может стать причиной повышенного индекса,
• росту показателя атерогенности может способствовать ожирение. Существует несколько факторов, из-за которых развивается данная патология. Самые распространённые – алиментарный и эндокринный. При ожирении содержание в крови липидов растёт, что приводит к развитию атеросклероза и росту индекса,
• специалистами замечено, что более часто показатель атерогенности имеет высокие показатели у пациентов, чьи кровные родственники страдали атеросклерозом, сердечно-сосудистыми патологиями и перенесли инфаркт или инсульт. По этой причине людям с таким семейным анамнезом необходимо периодически обследоваться и контролировать холестериновые показатели,
• малоподвижный образ жизни так же причислен к причинам, приводящим к повышению индекса атерогенности. Специалисты смогли доказать, что он практически не повышается у активных людей.

Данные факторы оказывают действие на организм в течение продолжительного срока. По этой причине повышенные значения индекса наиболее часто встречаются у людей в возрасте от 40 лет. В последние годы подобную аномалию можно встретить и у подростков в возрасте 13-15 лет, что стало причиной популярности липидограммы.

Особенности повышенного коэффициента

У представительниц слабого пола коэффициент атерогенности снижен до наступления климакса

У женщин

Атеросклерозу сосудов чаще всего подвержены мужчины. По этой причине нормы для них имеют более высокие значения, чем для женщин. Индекс атерогенности у женщин снижен благодаря эстрогену.

Он оказывает положительное влияние на сосудистые стенки, обеспечивает их эластичность, что способствует их защите от появления жировых сгустков. Холестерин скапливается в местах повреждения сосудов.

Когда сосуды теряют эластичность, по причине турбулентности, возникающей при движении крови их стенки повреждаются и в эти места набиваются липопротеины низкой плотности. По причине наличия защитного механизма сосудов, предусмотренного природой, у женщин значительно реже случаются инсульты и инфаркты.

У представительниц слабого пола коэффициент атерогенности снижен до наступления климакса, в среднем до 50 лет. При наступлении менопаузы эстроген производится в меньших количествах и не защищает в нужной мере сосуды. В этом случае угроза заболевания атеросклерозом женщин сравнивается с мужчинами.

Показатели липидограммы до наступления менопаузы:

• Общий холестерин – от 3,6 до 5,2 ммоль на литр,
• ЛПВП – от 0,86 до 2,28 ммоль на литр,
• ЛПНП – от 1,95 до 4,51 ммоль на литр.

Норма показателя атерогенности:

• До 30 лет – 2,2 ммоль на литр,
• После 30 – до 3,2 ммоль на литр.

Когда наступает менопауза индекс атерогенности для женщин рассчитывается, как для мужчин.

У мужчин

Если атеросклероз развивается у женщин после 60 лет, то у мужчин он появляется значительно раньше. Показатель атерогенности повышается, потому что сосуды быстро утрачивают свою гибкость, и возможность развития заболеваний сосудов увеличивается.

У мужчин показатели липопротеинов соответствуют норме:

• Общий холестерин – от 3,5 до 6,0 ммоль на литр,
• ЛПВП – от 0,7 до 1,76 ммоль на литр,
• ЛПНП – от 2,21 до 4,81 ммоль на литр.

У детей

Коэффициент атерогенности у детей, которым ещё не исполнилось 18 лет не должен превышать 1.

Чем опасно повышение коэффициента

Повышенный коэффициент атерогенности способствует образованию холестериновых бляшек на внутри сосудов

Повышенный уровень атерогенности годами не даёт о себе знать. По этой причине многие люди считают, что подобное состояние совершенно безопасно и лечить его не нужно. Благодаря этому заблуждению атеросклероз ещё называют «ласковым убийцей», потому что образование сгустков холестерола и повышенных показателей индекса атерогенности заключается в развитии достаточно серьёзных патологий, способных стать причиной внезапной смерти.

Осложнения, вызванные повышенным индексом атерогенности:

1. Острый инфаркт миокарда. Самой выносливой является сердечная мышца. Она перекачивает кровь, всю жизнь, совершая колоссальный объём работы. По этой причине сердечные ткани должны снабжаться кровью без перебоев и получать кислород и полезные вещества в нужных количествах.

Повышенный коэффициент атерогенности способствует образованию холестериновых бляшек на внутри сосудов. Не исключение и коронарные. Нарушение кровоснабжения тканей миокарда может произойти при сужении артериального просвета. Появляются тянущие, жгучие боли за грудиной. При появлении физических нагрузок происходит их усиление. Когда коронарные артерии забиты липопротеиновыми сгустками, развивается инфаркт миокарда.

Важно! При развитии инфаркта происходит гибель сердечной ткани. Он появляется неожиданно и характеризуется невыносимыми болями в области грудной клетки, появлением липкого холодного пота, испарины. Когда отмершая ткань имеет значительные размеры – сердце не способно выполнять свои функции, развивается сердечная недостаточность, наступает смерть.

Больные перенёсшие инфаркт проходят длительное восстановление. Таким больным требуется пожизненное наблюдение у специалиста и регулярные реабилитации.

2. Инсульт. Головному мозгу требуется постоянное насыщение кислородом, сахаром и питательными веществами. Плохое снабжение кровью нервных тканей при наличии атеросклероза может стать причиной острого инсульта. При котором погибают ткани мозга. Развиваются признаки неврологического характера – паралич, обморок, нарушение глотательного и дыхательного рефлексов, иногда наступает кома и летальный исход.

Как снизить коэффициент атерогенности

При повышенном уровне ЛПВП, существует вероятность, что коэффициент атерогенности так же будет увеличен. Главная цель терапии – снижение уровня ЛПНП и общего холестерина при помощи повышения уровня ЛПВП.

Снизить индекс атерогенности можно:

• с помощью низкохолестериновой диеты,
• изменив образ жизни,
• приступив к лечению сопутствующих патологий,
• уменьшив массу тела при ожирении, лечение у диетолога,
• отказаться от вредных привычек,
• избегать стрессовых ситуаций.

Суть медикаментозной терапии состоит в снижении уровня ЛПНП и общего холестерина в организме, устранении причин, способствующих развитию атеросклеротических бляшек. Средствами, снижающими индекс атерогенности являются:

• статины,
• фибраты,
• секвестранты желчных кислот.

Кому рекомендуется снижать коэффициент атерогенности

Даже совершенно здоровым людям один раз в 3-5 лет нужно делать липидограмму

Снижение данного показателя происходит при комплексном лечении атеросклероза. Обычно пациенты с подобными патологиями наблюдаются у специалиста с ИБС или дисциркуляторной энцефалопатией – липопротеиновыми сгустками внутри сосудов головного мозга. Больные жалуются на ноющие, тянущие боли в грудине, одышку, ухудшение памяти, головные боли, непереносимость физических нагрузок. Зачастую в анализах подобных пациентов выявляется повышение липидемических показателей.

Часто нарушения обмена жиров выявляются случайным образом при обычном обследовании при экстренной госпитализации по причине инсульта или инфаркта миокарда. Данные осложнения развиваются неожиданно и приносят значительный вред здоровью.

Важно, даже совершенно здоровым людям один раз в 3-5 лет делать липидограмму, чтобы своевременно обнаружить повышение индекса атерогенности и приступить к мерам по его снижению.

Важно! К собственному здоровью необходимо относиться внимательно. Периодически проходить обследования в целях профилактики атеросклероза. Это поможет сохранить здоровье на долгие годы.

Загрузка…

Коэффициент атерогенности повышен диета. Как снизить коэффициент атерогенности в крови

А, во-вторых, согласно последним исследованиям, которые проводили датские и немецкие ученые, именно ЛПНП-холестерин способен эффективно нейтрализовать — весьма опасные бактериальные токсины!

Наиболее распространенным способом определения коэффициента или индекса атерогенности является — РАСЧЕТНЫЙ, то есть при помощи расчета по специальной формуле состоящей из 2-х математических действий :. За рубежом поступают иначе. К примеру, значения ниже 5 или же 5 : 1 являются — желательными, а 3,5 или же 3,5 : 1 — оптимальными.

ВАЖНО: данный расчет! Оптимальные значения для детей и подростков находятся в пределах: от 1,7 до 2,0. Хороший результат для юношей и девушек в границах: от 1,9 до 2,3.

Пожалуйста, обратите внимание: все значения указаны для здорового человека, не! Какой человек вам нужен: простой тест поможет узнать это за одну минуту.

Индекс атерогенности повышен: что это значит, причины роста коэффициента для женщин и мужчин

Эгоист или романтик? Форма мочки уха подскажет, кем вы являетесь. Почти 30 лет в браке: как выглядит единственная любимая Константина Юшкевича.

Фантазия природы безгранична: 10 необычных животных со всего мира. Хозяин случайно раскрыл талант у своей таксы. Питомец умеет поднять настроение. Стюардесса рассказала какую одежду не стоит надевать, собираясь в самолет. Плавучие дома становятся реальностью: новый проект арабских дизайнеров. Парень обнял свою жену и установил видеокамеру, чтобы видеть реакции собаки.

Фотограф-путешественник 40 лет делал снимки разных собак по всему миру. Популярные советские кинодуэты, которые в жизни терпеть друг друга не могли. Умные родители не сделают этого при детской истерике: 5 запрещенных приемов. Помпоны и другие вещи, о правильном использовании которых знают немногие.

Атеросклероз — хроническое прогрессирующее заболевание сосудов, являющееся причиной развития множества заболеваний сердечно — сосудистой системы, головного мозга и других органов. Холестерин — основной липид плазмы человека, физиологическое предназначение которого состоит в том, что он входит в состав клеточных структур и необходим для синтеза других веществ витамин D, стероидные гормоны, желчные кислоты. Благодаря холестерину осуществляется передача нервного возбуждения по всем органам и системам, он является одним из депо энергии в организме. Атерогенность холестерина способность вызывать развитие атеросклероза зависит от того, к какому классу липопротеидов он принадлежит. Липопротеиды — сложные белки и транспортная форма холестерина, выделяют следующие их группы:.

Главная Здоровье Медицина. Что означает повышенный коэффициент атерогенности в крови Заинтересовавшись изучением вопроса, важно разобраться в самом понятии. Olga Zatirakhina 12 января, Комментарии 0.

Новые Обсуждаемые Популярные. Я хочу получать. Новые комментарии в личный кабинет. Ответы на мои комментарии. Читают онлайн — Следят за новыми комментариями — 5. Отмена Ответить. Редактирование комментария возможно в течении пяти минут после его создания, либо до момента появления ответа на данный комментарий.

Отмена Сохранить.

Коэффициент атерогенности повышен: какие анализы нужно сдать и к какому врачу обратиться?

Нежелательная реклама или спам. Материалы сексуального или порнографического характера. Детская порнография. Поэтому, рассмотрим норму холестер

КАК ПОНИЗИТЬ КОЭФФИЦИЕНТ АТЕРОГЕННОСТИ: Коэффициент атерогенности повышен или понижен — что это означает для сердца, Технологии здоровья

Таким образом, коэффициент разницы в атерогенности между содержанием ЛПНП и ЛПВП отражает вероятность образования атеросклероза. Таким образом, индекс (или коэффициент) атерогенности представляет собой пропорцию общего холестерина к липопротеиновому комплексу высокой плотности.

Любому среднестатистическому человеку известно, что повышенный уровень холестерина в крови, это «плохо». Коэффициент атерогенности — это баланс «хорошего» холестерина и холестерина общего, который в будущем может перейти в связанное состояние (ЛПНП), представляет собой их пропорциональное соотношение. Норма индекса атерогенности разнится от лаборатории к лаборатории, в целом, этот показатель является нормальным в диапазоне от 2 до 2.5 единиц (но не выше 3.2 для женщин и 3.5 для мужчин).

Однако один лишь коэффициент не позволяет с точностью утверждать о наличии заболевании. Если результаты лабораторных исследований выявили высокий коэффициент, это говорит о том, что в организме образуется преимущественно «плохой» холестерин.

Прием лекарственных препаратов — иной способ снизить индекс атерогенности. Холестерин общий был 6.8 ммоль/л. Атерогенность – понятие отражающее соотношение между плохими и хорошими жирами. Для выявления этого показателя введен специальный коэффициент. Коэффициент атерогенности определяется на основе биохимического анализа крови, которая взята утром из вены натощак.

Что такое коэффициент атерогенности в анализе крови?

К примеру, высокая атерогенность определяется наличием фракции ЛПНП. Фракция ЛПВП является антиатерогенной. Триглицериды представляют собой транспортную форму. Вследствие этого при повышении их значений в крови можно говорить о высоком риске атеросклероза. Следует понимать, что чем больше их концентрация, тем ниже атерогенность. Чем больше их концентрация в крови тем выше атерогенный коэффициент.

Следует понимать, что для оценки атерогенности нет обобщенных значений. Несмотря на наличие вышеописанных провоцирующих факторов, до настоящего времени механизм атерогенности окончательно не выяснен. Коэффициент атерогенности стал показателем для назначения врачами антихолестериновых препаратов в случае, если он превышает нормальные показатели.

Основы формирования коэффициента атерогенности

В общем, об атеросклерозе, бляшках, холестерине все хорошо информированы, однако последний показатель липидного спектра (коэффициент атерогенности) для многих людей остается загадкой.

Коэффициент вероятности отложения жировых бляшек (атерогенности)

Между тем, многие люди задаются вопросом: почему одному можно все (и при этом сохраняется низкая атерогенность плазмы крови), а другому – сплошные ограничения. На заведомое увеличение уровня индекса атерогенности идут врачи, назначая отдельные гормональные препараты. Холестериновый коэффициент атерогенности может быть повышен, если сделать анализ крови в момент состояний, значительно зависимых от гормонов (беременность, месячные).

Комплексные молекулы хорошего холестерина слишком велики, чтобы всасываться в ткани, они «собирают» молекулы «плохого» жирного спирта и переправляют их на переработку в печень. Кроме того, в крови циркулирует также общий холестерин, то есть вещество в несвязанном состоянии. Показатель свыше указанной нормы может свидетельствовать о наличии атеросклероза. Такой результат не имеет значения.

Низкая атерогенность

Если в анамнезе имеются заболевания — стоит проконсультироваться с врачом для исключения противопоказаний и подбора оптимального режима физической активности. Однако статины (препараты для снижения холестерина) имеют множество побочных действий, их приём должен осуществляться строго по рекомендации врача и в очень ограниченном числе случаев.

Липиды попадают в кровеносное русло и могут искусственно повысить индекс. Холестерин представляет собой жирный спирт. И в отечественной, и в зарубежной медицинской практике применяется также иное название вещества — «холестерол».

Сокращение риска сердечных заболеваний, нормализация содержания холестерина, профилактика инфаркта – все эти эффекты обеспечивают средства данной фармакологической группы, если… При повышенном холестерине очень сложно соблюдать обычный режим, который вы соблюдали до болезни.

Предыстория: я прошёл курс лечения угревой сыпи, препаратом Роаккутан (назначил врач дерматолог), который, насколько я понимаю, нужно применять с осторожностью при высоком уровне холестерина. Я пропил курс роаккутана, угревая сыпь уменьшилась в разы. Сдал анализ крови (прошёл почти год с момента лечения) и результаты ухудшились, а некоторые из данных вообще очень тревожные.

Есть факторы, на которые вы повлиять не в силах. В первую очередь это наследственность! Чем старше вы становитесь, тем больше риск развития атеросклероза – основного спутника повышенного уровня холестерина. Здравствуйте Жанна Сергеевна, я нахожусь на 23 неделе беременности и при развернутом анализе крови выявлен высокий уровень холестирина.

Полученные нормы отличаются в каждой лаборатории, но уровень атерогенности при этом, не искажается. Если холестерин формируется исключительно за счет ЛПНП при низком содержании ЛПВП – высокий коэффициент атерогенности. Коэффициент атерогенности у мужчин несколько выше, нежели у женщин, однако в норме он все равно не должен превышать 3 условные единицы.

1 Сокращения для коэффициента атерогенности

Сокращенное обозначение коэффициента атерогенности

APA

Все сокращения. 2020. Коэффициент атерогенности . Получено 31 августа 2020 г. с https://www.allacronyms.com/atherogenic_coefficient/abbreviated

Chicago

All Acronyms. 2020. «Коэффициент атерогенности». https://www.allacronyms.com/atherogenic_coefficient/abbreviated (по состоянию на 31 августа 2020 г.).

Harvard

Все сокращения. 2020. Atherogenic Coefficient , All Acronyms, просмотрено 31 августа 2020 г.,

MLA

All Acronyms. «Коэффициент атерогенности» . 31 августа 2020 г. Web. 31 августа 2020 г.

AMA

Все сокращения. Коэффициент атерогенности. https: // www.allacronyms.com/atherogenic_coefficient/abbreviated. Опубликовано 31 августа 2020 г. Проверено 31 августа 2020 г.

CSE

Все сокращения. Коэффициент атерогенности [Интернет]; 31 августа 2020 г. [цитируется 31 августа 2020 г.]. Доступно по адресу: https://www.allacronyms.com/atherogenic_coefficient/abbreviated.

MHRA

‘Atherogenic Coefficient’, All Acronyms, 31 августа 2020 г., [доступ 31 августа 2020 г.]

Bluebook

All Acronyms, Atherogenic Коэффициент (авг.31 января 2020 г., 7:08), доступно по адресу https://www.allacronyms.com/atherogenic_coefficient/abbreviated.

CSE

Все сокращения. Коэффициент атерогенности [Интернет]; 31 августа 2020 г. [цитируется 31 августа 2020 г.]. Доступно по адресу: https://www.allacronyms.com/atherogenic_coefficient/abbreviated.

.

Регуляризация машинного обучения | Прашант Гупта

Один из основных аспектов обучения вашей модели машинного обучения — избегать переобучения. Модель будет иметь низкую точность при переобучении. Это происходит потому, что ваша модель слишком сильно пытается уловить шум в вашем наборе обучающих данных. Под шумом мы понимаем точки данных, которые на самом деле не отражают истинные свойства ваших данных, а представляют собой случайную случайность . Изучение таких точек данных делает вашу модель более гибкой, с риском переобучения.

Концепция уравновешивания смещения и дисперсии помогает понять феномен переобучения.

Один из способов избежать переобучения — использовать перекрестную проверку, которая помогает оценить ошибку по набору тестов и решить, какие параметры лучше всего подходят для вашей модели.

В этой статье основное внимание будет уделено технике, которая помогает избежать переобучения, а также повышает интерпретируемость модели.

Регуляризация

Это форма регрессии, которая ограничивает / регулирует или сужает оценки коэффициентов до нуля.Другими словами, этот метод препятствует изучению более сложной или гибкой модели, чтобы избежать риска переобучения.

Простое соотношение для линейной регрессии выглядит следующим образом. Здесь Y представляет усвоенное отношение, а β представляет оценки коэффициентов для различных переменных или предикторов (X).

Y ≈ β0 + β1X1 + β2X2 +… + βpXp

Процедура аппроксимации включает функцию потерь, известную как остаточная сумма квадратов или RSS.Коэффициенты выбираются так, чтобы минимизировать эту функцию потерь.

Теперь это настроит коэффициенты на основе данных тренировки. Если в обучающих данных есть шум, то оцененные коэффициенты не будут хорошо обобщены для будущих данных. Вот тут-то и появляется регуляризация, которая сужает или упорядочивает эти выученные оценки до нуля.

Регрессия гребня

На изображении выше показана регрессия гребня, где RSS изменен путем добавления величины усадки. Теперь коэффициенты оцениваются путем минимизации этой функции. Здесь λ — это параметр настройки, который определяет, насколько мы хотим снизить гибкость нашей модели. Увеличение гибкости модели выражается увеличением ее коэффициентов, и если мы хотим минимизировать указанную выше функцию, то эти коэффициенты должны быть небольшими. Таким образом, метод регрессии Риджа предотвращает слишком высокий рост коэффициентов. Также обратите внимание, что мы сокращаем предполагаемую связь каждой переменной с ответом, кроме точки пересечения β0. Эта точка пересечения является мерой среднего значения ответа, когда xi1 = xi2 =… = xip = 0.

Когда λ = 0, штрафной член не влияет на , и оценки, полученные с помощью регрессии гребня, будут равны наименьшим квадратам. Однако, при λ → ∞, влияние штрафа за усадку возрастает, и оценки коэффициента регрессии гребня будут приближаться к нулю . Как видно, выбор хорошего значения λ имеет решающее значение. Для этого пригодится перекрестная проверка. Оценки коэффициентов, полученные этим методом, равны , также известному как норма L2 .

Коэффициенты, полученные с помощью стандартного метода наименьших квадратов, являются эквивалентом шкалы , то есть, если мы умножаем каждый входной сигнал на c, то соответствующие коэффициенты масштабируются с коэффициентом 1 / c. Следовательно, независимо от того, как масштабируется предиктор, умножение предиктора и коэффициента (Xjβj) остается неизменным. Однако это не относится к регрессии гребня, и поэтому нам необходимо стандартизировать предикторы или привести предикторы к той же шкале, прежде чем выполнять регрессию гребня .Формула, используемая для этого, приведена ниже.

Лассо

Лассо — еще один вариант, в котором указанная выше функция минимизирована. Ясно, что этот вариант отличается от регрессии гребня только штрафом за высокие коэффициенты . В качестве штрафа он использует | βj | (модуль) вместо квадратов β. В статистике это , известное как норма L1 .

Давайте взглянем на вышеуказанные методы с другой точки зрения. Регрессию гребня можно рассматривать как решение уравнения, в котором сумма квадратов коэффициентов меньше или равна s .И лассо можно рассматривать как уравнение, в котором сумма модулей коэффициентов меньше или равна s . Здесь s — константа, которая существует для каждого значения коэффициента усадки λ. Эти уравнения также называются функциями ограничений.

Рассмотрим 2 параметра в данной задаче . Тогда согласно приведенной выше формулировке регрессия гребня выражается как β1² + β2² ≤ s .Это означает, что коэффициентов регрессии гребня имеют наименьшее значение RSS (функция потерь) для всех точек, лежащих в пределах круга β1² + β2² ≤ s.

Аналогично, для лассо, уравнение принимает следующий вид: | β1 | + | β2 | ≤ s . Это означает, что коэффициентов лассо имеют наименьшую RSS (функцию потерь) для всех точек, лежащих в пределах ромба, задаваемого соотношением | β1 | + | β2 | ≤ s.

Изображение ниже описывает эти уравнения.

Кредит: Введение в статистическое обучение Гарета Джеймса, Даниэлы Виттен, Тревора Хасти, Роберта Тибширани

На приведенном выше изображении показаны функции ограничений (зеленые области) для лассо (слева) и гребневой регрессии (справа) вместе с контурами для RSS (красный эллипс) .Точки на эллипсе разделяют значение RSS. При очень большом значении s зеленые области будут содержать центр эллипса, что делает оценки коэффициентов обоих методов регрессии равными оценкам наименьших квадратов. Но на изображении выше это не так. В этом случае оценки коэффициентов регрессии лассо и гребня задаются первой точкой, в которой эллипс контактирует с областью ограничения. Поскольку регрессия гребня имеет круговое ограничение без острых точек, это пересечение обычно не происходит на оси, и поэтому оценки коэффициента регрессии гребня будут исключительно ненулевыми. Однако ограничение лассо имеет углы на каждой из осей, поэтому эллипс часто пересекает область ограничения по оси. Когда это происходит, один из коэффициентов будет равен нулю. В более высоких измерениях (где параметров намного больше, чем 2), многие из оценок коэффициентов могут одновременно равняться нулю.

Это проливает свет на очевидный недостаток гребневой регрессии, а именно на интерпретируемость модели. Это сократит коэффициенты для наименее важных предикторов, очень близко к нулю.Но это никогда не сделает их равными нулю. Другими словами, окончательная модель будет включать все предикторы. Однако в случае лассо штраф L1 заставляет некоторые из оценок коэффициентов быть точно равными нулю, когда параметр настройки λ достаточно велик. Следовательно, метод лассо также выполняет выбор переменных и, как говорят, дает разреженные модели.

Чего достигается регуляризация?

Стандартная модель наименьших квадратов имеет тенденцию иметь некоторые вариации, т.е.е. эта модель не будет хорошо обобщаться для набора данных, отличного от данных обучения. Регуляризация, значительно снижает дисперсию модели без существенного увеличения ее смещения . Таким образом, параметр настройки λ, используемый в описанных выше методах регуляризации, контролирует влияние на смещение и дисперсию. По мере увеличения значения λ уменьшается значение коэффициентов и, таким образом, уменьшается дисперсия. До определенного момента это увеличение λ выгодно, так как оно только уменьшает дисперсию (следовательно, позволяет избежать переобучения) без потери каких-либо важных свойств данных. Но после определенного значения модель начинает терять важные свойства, что приводит к смещению в модели и, следовательно, к ее неполному соответствию. Поэтому следует тщательно выбирать значение λ.

Это все, что вам понадобится для начала работы с регуляризацией. Это полезный метод, который может помочь повысить точность ваших регрессионных моделей. Популярной библиотекой для реализации этих алгоритмов является Scikit-Learn . У него замечательный api, который может запустить вашу модель с всего за несколько строк кода на python .

.

Регрессия по гребню и лассо: регуляризация L1 и L2 | Сапташва Бхаттачарья

Регрессия Лассо: Функция стоимости для регрессии Лассо (оператор наименьшего абсолютного сжатия и выбора) может быть записана как

Функция стоимости для регрессии Лассо Приложение 2: Коэффициенты регрессии Лассо; подвержен таким же ограничениям, как и Ридж, показанный ранее.

Как и функция стоимости регрессии Риджа, для лямбда = 0 приведенное выше уравнение сводится к уравнению 1.2. Единственная разница в том, что вместо квадрата коэффициентов учитываются величины. Этот тип регуляризации (L1) может привести к нулевым коэффициентам, т. Е. Некоторые особенности полностью игнорируются при оценке результатов. Таким образом, регрессия Лассо не только помогает уменьшить чрезмерную подгонку, но и может помочь нам в выборе функций. Так же, как регрессия Риджа, параметром регуляризации (лямбда) можно управлять, и мы увидим эффект ниже, используя набор данных рака в sklearn . Причина, по которой я использую данные о раке вместо данных по Бостону, которые я использовал раньше, заключается в том, что набор данных по раку содержит 30 функций по сравнению с 13 функциями в данных Бостонских домов.Таким образом, выбор функций с использованием регрессии Лассо можно хорошо представить, изменив параметр регуляризации.

Рисунок 2: Регрессия лассо и зависимость выбора признаков от значения параметра регуляризации.

Код, который я использовал для построения этих графиков, выглядит следующим образом:

 import math 
 import matplotlib.pyplot as plt 
 import pandas as pd 
 import numpy as np # разница в регрессии лассо и гребня состоит в том, что некоторые из коэффициентов могут быть равны нулю, т.е. некоторые из функций 
 # полностью игнорируются sklearn.linear_model импорт Lasso 
 из sklearn.linear_model импорт LinearRegression 
 из sklearn.datasets импорт load_breast_cancer 
 из sklearn.cross_validation import train_test_splitcancer = load_breast_cancer () 
 #print Cance.keys Cancer.Data columns = pd. feature_names) #print Cance_df.head (3) X = Cance.data 
 Y = Cance.targetX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, Y, test_size = 0.3, random_state = 31) lasso = Lasso () 
 lasso. fit (X_train, y_train) 
 train_score = лассо.score (X_train, y_train) 
 test_score = lasso.score (X_test, y_test) 
 coeff_used = np.sum (lasso.coef _! = 0) print "тренировочный счет:", train_score 
 print "test score:", test_score 
 print «количество используемых функций:», coeff_usedlasso001 = Lasso (alpha = 0,01, max_iter = 10e5) 
 lasso001.fit (X_train, y_train) train_score001 = lasso001.score (X_train, y_train) 
 test_score001 = lasso_001.score (X_train), y_test_score 
 coeff_used001 = np.sum (lasso001.coef _! = 0) выведите «результат обучения для альфа = 0,01:», train_score001 
 выведите «результат теста для альфа = 0.01: ", test_score001 
 print" количество используемых функций: для альфа = 0,01: «, coeff_used001lasso00001 = Lasso (alpha = 0,0001, max_iter = 10e5) 
 lasso00001.fit (X_train, y_train) train_score00001 = lasso00001.score (X_train, y_train, y_train ) 
 test_score00001 = lasso00001.score (X_test, y_test) 
 coeff_used00001 = np.sum (lasso00001.coef _! = 0) print «результат обучения для альфа = 0,0001:», train_score00001 
 print «результат теста для альфа = 0,0001:», test_score00001 
 print "количество использованных функций: для альфа = 0.0001: ", coeff_used00001lr = LinearRegression () 
 lr.fit (X_train, y_train) 
 lr_train_score = lr.score (X_train, y_train) 
 lr_test_score = lr.score (X_test, y_test) print" LR_score_train 900, lr_train_train: ", lr_train print "LR test score:", lr_test_scoreplt.subplot (1,2,1) 
 plt.plot (lasso.coef_, alpha = 0.7, linestyle = 'none', marker = '*', markersize = 5, color = ' red ', label = r'Lasso; $ \ alpha = 1 $', zorder = 7) # alpha здесь для прозрачности 
 plt.plot (lasso001.coef_, alpha = 0.5, linestyle = 'none', marker = 'd ', markersize = 6, color =' blue ', label = r'Lasso; $ \ alpha = 0.01 $ ') # alpha здесь для прозрачности 
 plt.xlabel (' Coefficient Index ', fontsize = 16) 
 plt.ylabel (' Coefficient Magnitude ', fontsize = 16) 
 plt.legend (fontsize = 13, loc = 4 ) 
 plt.subplot (1,2,2) plt.plot (lasso.coef_, alpha = 0.7, linestyle = 'none', marker = '*', markersize = 5, color = 'red', label = r ' Lasso; $ \ alpha = 1 $ ', zorder = 7) # alpha здесь для прозрачности 
 plt.plot (lasso001.coef_, alpha = 0.5, linestyle =' none ', marker =' d ', markersize = 6, color = 'blue', label = r'Lasso; $ \ alpha = 0.01 $ ') # alpha здесь для прозрачности 
 plt.plot (lasso00001.coef_, alpha = 0.8, linestyle = 'none', marker = 'v', markersize = 6, color = 'black', label = r'Lasso; $ \ alpha = 0.00001 $ ') # здесь альфа для прозрачности 
 plt.plot (lr.coef_, alpha = 0.7, linestyle = 'none', marker = 'o', markersize = 5, color = 'green', label = 'Linear Regression', zorder = 2) plt. xlabel ('Coefficient Index', fontsize = 16) 
 plt.ylabel ('Coefficient Magnitude', fontsize = 16) 
 plt.legend (fontsize = 13, loc = 4) 
 plt.tight_layout () 
 plt.show () 
 # выходной результат обучения: 0,5600974529893081 
 тестовый балл: 0.5832244618818156 
 количество используемых функций: 4 балл обучения для альфа = 0,01: 0,7037865778498829 
 балл теста для альфа = 0,01: 0,664183157772623 
 количество используемых функций: для альфа = 0,01: 10 балл обучения для альфа = 0,0001: 0,7754092006936697 
 балл теста для альфа = 0 : 0,7318608210757904 
 количество используемых функций: для альфа = 0,0001: оценка обучения 22LR: 0,7842206194055068 
 Оценка теста LR: 0,7329325010888681 

Давайте вкратце разберемся с сюжетом и кодом.

• Значение по умолчанию параметра регуляризации в регрессии Лассо (задается α) составляет 1.
• При этом из 30 функций в наборе данных рака используются только 4 функции (ненулевое значение коэффициента).
• И обучение, и тест (всего 4 функции) низкие; сделать вывод, что модель не соответствует набору данных по раку.
• Уменьшите эту недостаточную подгонку, уменьшив альфа-канал и увеличив количество итераций. Теперь α = 0,01, ненулевые характеристики = 10, оценка за обучение и тестирование увеличивается.
• Сравнение величины коэффициента для двух различных значений альфа показано на левой панели рисунка 2. Для альфа = 1 мы можем видеть, что большинство коэффициентов равны нулю или почти нулю, что не относится к альфа = 0,01.
• Дальнейшее уменьшение α = 0,0001, ненулевые характеристики = 22. Результаты обучения и тестирования аналогичны базовому случаю линейной регрессии.
• На правой панели рисунка для α = 0,0001 коэффициенты регрессии Лассо и линейной регрессии демонстрируют близкое сходство.

.

расписаний скорости обучения и методов адаптивной скорости обучения для глубокого обучения | by Suki Lau

При обучении глубоких нейронных сетей часто бывает полезно снизить скорость обучения по мере продвижения обучения. Это можно сделать с помощью заранее заданных графиков скорости обучения или методов адаптивной скорости обучения . В этой статье я обучаю сверточную нейронную сеть на CIFAR-10, используя различные графики скорости обучения и методы адаптивной скорости обучения, чтобы сравнить характеристики их моделей.

Расписания скорости обучения предназначены для корректировки скорости обучения во время обучения за счет снижения скорости обучения в соответствии с заранее определенным расписанием. Распространенные графики скорости обучения включают временного затухания , ступенчатого затухания и экспоненциального затухания . В иллюстративных целях я построил сверточную нейронную сеть, обученную на CIFAR-10, с использованием алгоритма оптимизации стохастического градиентного спуска (SGD) с различными графиками скорости обучения для сравнения производительности.

Постоянная скорость обучения

Постоянная скорость обучения — это график скорости обучения по умолчанию в оптимизаторе SGD в Keras. Импульс и скорость затухания по умолчанию равны нулю. Выбрать правильную скорость обучения непросто. Поэкспериментируя с диапазоном скоростей обучения в нашем примере, lr = 0,1 показывает относительно хорошую производительность для начала. Это может служить для нас отправной точкой для экспериментов с различными стратегиями скорости обучения.

 керас. Оптимизаторы.SGD (lr = 0,1, импульс = 0,0, распад = 0,0, нестеров =  False ) 

Рис. 1: Постоянная скорость обучения

Распад, основанный на времени

Математическая форма временного затухания: lr = lr0 / (1 + kt) , где lr , k — гиперпараметры, а t — номер итерации. Заглянув в исходный код Keras, оптимизатор SGD принимает аргументы decay и lr и обновляет скорость обучения с уменьшающимся коэффициентом в каждую эпоху.

 lr * = (1. / (1. + self.decay * self.iterations)) 

Momentum — еще один аргумент в оптимизаторе SGD, который мы могли бы настроить для получения более быстрой сходимости. В отличие от классической SGD, импульсный метод помогает вектору параметров наращивать скорость в любом направлении с постоянным градиентным спуском, чтобы предотвратить колебания. Типичный выбор импульса составляет от 0,5 до 0,9.

Оптимизатор

SGD также имеет аргумент нестеров , для которого по умолчанию установлено значение false.Импульс Нестерова — это другая версия метода импульса, которая имеет более сильные теоретические гарантии сходимости для выпуклых функций. На практике это работает немного лучше, чем стандартный импульс.

В Keras мы можем реализовать временное затухание, установив начальную скорость обучения, скорость затухания и импульс в оптимизаторе SGD.

 learning_rate = 0,1 
 decay_rate = Learning_rate / epochs 
 импульс = 0,8 
 sgd = SGD (lr = learning_rate, momentum = импульс, распад = скорость_распада, нестеров = False) 

Рис. 2: График распада, основанный на времени

Шаг Распад

График уменьшения шага снижает скорость обучения в несколько раз каждые несколько эпох.floor (epoch / epochs_drop)

Типичный способ — снижать скорость обучения наполовину каждые 10 эпох. Чтобы реализовать это в Keras, мы можем определить функцию затухания шага и использовать обратный вызов LearningRateScheduler, чтобы принять функцию затухания шага в качестве аргумента и вернуть обновленные скорости обучения для использования в оптимизаторе SGD.

 def step_decay (epoch): 
 initial_lrate = 0,1 
 drop = 0,5 
 epochs_drop = 10.0 
 lrate = initial_lrate * math.pow (drop, 
 math.floor ((1 + epoch) / epochs_drop)) 
 return lratelrate = LearningRate (step_decay) 

В качестве отступления отметим, что обратный вызов — это набор функций, которые должны применяться на заданных этапах процедуры обучения.Мы можем использовать обратные вызовы, чтобы получить представление о внутренних состояниях и статистике модели во время обучения. В нашем примере мы создаем настраиваемый обратный вызов, расширяя базовый класс keras.callbacks.Callback для записи истории потерь и скорости обучения во время процедуры обучения.

 класс LossHistory (keras.callbacks.Callback): 
 def on_train_begin (self, logs = {}): 
 self.losses = [] 
 self.lr = [] 
 def on_epoch_end (self, batch, logs = {} ): 
 self.losses.append (logs.get ('loss')) 
 self.lr.append (step_decay (len (self.losses))) 
 

Собрав все вместе, мы можем передать список обратных вызовов, состоящий из обратного вызова LearningRateScheduler и нашего настраиваемого обратного вызова, чтобы соответствовать модели. Затем мы можем визуализировать расписание скорости обучения и историю потерь, открыв loss_history.lr и loss_history.losses .

 loss_history = LossHistory () 
 lrate = LearningRateScheduler (step_decay) 
 callbacks_list = [loss_history, lrate] history = model.(−kt) , где  lr ,  k  - гиперпараметры, а  t  - номер итерации. Точно так же мы можем реализовать это, определив функцию экспоненциального затухания и передав ее  LearningRateScheduler . Фактически, любой настраиваемый график распада может быть реализован в Keras с использованием этого подхода. Единственное отличие состоит в том, чтобы определить другую пользовательскую функцию распада. 
 
 def exp_decay (epoch): 
 initial_lrate = 0,1 
 k = 0,1 
 lrate = initial_lrate * exp (-k * t) 
 return lratelrate = LearningRateScheduler (exp_decay) 
Рис. 4a: График экспоненциального распада Рис. 4b: График экспоненциального убывания Теперь мы сравним точность модели, используя различные графики скорости обучения в нашем примере.
 Рис. 5: Сравнение характеристик различных расписаний скорости обучения
 Проблема использования расписаний скорости обучения состоит в том, что их гиперпараметры должны быть определены заранее, и они сильно зависят от типа модели и проблемы. Другая проблема заключается в том, что ко всем обновлениям параметров применяется одинаковая скорость обучения. Если у нас мало данных, мы можем вместо этого обновить параметры в другом экстенте.
 Алгоритмы адаптивного градиентного спуска, такие как Adagrad ,  Adadelta, RMSprop ,  Adam, предоставляют альтернативу классическому SGD.Эти методы скорости обучения по параметрам обеспечивают эвристический подход, не требуя дорогостоящей работы по настройке гиперпараметров для расписания скорости обучения вручную.
 Вкратце,  Adagrad  выполняет большие обновления для более разреженных параметров и меньшие обновления для менее разреженных параметров. Он обладает хорошей производительностью с разреженными данными и обучением крупномасштабной нейронной сети. Однако его монотонная скорость обучения обычно оказывается слишком агрессивной и прекращает обучение слишком рано при обучении глубоких нейронных сетей. Adadelta  - это расширение Adagrad, которое направлено на снижение агрессивной, монотонно снижающейся скорости обучения.  RMSprop  регулирует метод Adagrad очень простым способом, пытаясь уменьшить его агрессивную, монотонно уменьшающуюся скорость обучения.  Adam  - это обновление оптимизатора RMSProp, которое похоже на RMSprop с импульсом.
 В Keras мы можем легко реализовать эти адаптивные алгоритмы обучения, используя соответствующие оптимизаторы. Обычно рекомендуется оставить гиперпараметры этих оптимизаторов в значениях по умолчанию (кроме  lr  иногда).
 keras.optimizers.Adagrad (lr = 0,01, epsilon = 1e-08, decay = 0,0) keras.optimizers.Adadelta (lr = 1,0, rho = 0,95, epsilon = 1e-08, decay = 0,0) keras.optimizers. RMSprop (lr = 0,001, rho = 0,9, epsilon = 1e-08, decay = 0,0) keras.optimizers.Adam (lr = 0,001, beta_1 = 0,9, beta_2 = 0,999, epsilon = 1e-08, decay = 0,0) 
 Давайте теперь посмотрим на характеристики модели с использованием различных методов адаптивной скорости обучения. В нашем примере Adadelta дает лучшую точность модели среди других методов адаптивного обучения.
 Рис. 6. Сравнение производительности различных алгоритмов адаптивного обучения
 Наконец, мы сравниваем производительность всех расписаний скорости обучения и методов адаптивной скорости обучения, которые мы обсуждали.
 Рис. 7. Сравнение характеристик различных расписаний скорости обучения и алгоритмов адаптивного обучения
 Во многих примерах, над которыми я работал, методы адаптивной скорости обучения демонстрируют лучшую производительность, чем расписания скорости обучения, и требуют гораздо меньше усилий в настройках гиперпараматера. Мы также можем использовать  LearningRateScheduler  в Keras для создания настраиваемых расписаний скорости обучения, специфичных для нашей проблемы с данными.
 Для дальнейшего чтения статья Йошуа Бенжио предоставляет очень хорошие практические рекомендации по настройке скорости обучения для глубокого обучения, например, как установить начальную скорость обучения, размер мини-пакета, количество эпох и использование ранней остановки и импульса.
 Исходный код
 Ссылки: 
 .