16 примеров с омолаживающим эффектом

Современная косметология позволяет женщинам любого возраста стать намного моложе и красивее. Но существует очень большой риск во время операционного вмешательства. Если вы хотите выглядеть свежо, натурально и заодно скинуть несколько лет, то просто сходите к стилисту. Правильно подобранная стрижка творит настоящие чудеса и позволяет женщинам стать невероятно привлекательными. Среди омолаживающих стрижек можно выделить прямое каре, которые особенно подойдет женщинам после 40-50 лет.

https://www.instagram.com/freshbeautystudio/

Особенности прямого каре и его преимущества

Стилисты рекомендуют женщинам бальзаковского возраста выбирать короткие стрижки. Длинные волосы могут выглядеть не очень красиво, так как со временем структура прядей меняется и становится более ломкой и тонкой.

https://www.instagram.com/hair_by_marlo/

При этом профессионалы считают, что удлиненное каре станет также отличным вариантом для женщин после 40-50 лет. Преимуществом такого каре является не слишком длинная длина (примерно до плеч) и ровный срез по всем волосам. Удлиненное ровное каре позволит спрятать возрастные изменения в районе шеи и подбородка.

https://www.instagram.com/ro.hsiqueira/https://www.instagram.com/cortesfamosos/

Не стоит забывать и о модном окрашивании. Даже если прямое каре будет сделано идеально седина испортит весь образ. Ближе к 40 годам лучше всего подходит колорирование, которые мастерски спрячет вновь появляющиеся седые волосы. Актуальны также балаяж и шатуш, которые дают новый цвет волосам не меняя оттенок корней.

https://www.instagram.com/ro.hsiqueira/

Более уверенным в себе женщинам можно попробовать покрасить прямое каре в пепельный оттенок. Такой цвет подойдет тем, кто начал слишком рано седеть и хочет решить проблему максимально быстро.

https://www.instagram.com/apostoldiana/https://www.instagram.com/cortesfamosos/

Положительные качества прямого каре для женщин 40-50 лет:

• Стрижка имеет омолаживающий эффект;

https://www. instagram.com/hair_by_marlo/

• Укладка не будет слишком долгой по времени и при этом образ всегда останется элегантным;

https://www.instagram.com/hair_by_marlo/

• Удлиненный вариант прямого каре позволит спрятать многие возрастные изменения;

https://www.instagram.com/hair_by_marlo/

• С каре можно делать различные модные прически;

https://www.instagram.com/hair_by_marlo/

• Универсальность прямого каре доказана миллионами женщин.

https://www.instagram.com/ro.hsiqueira/

Прямое каре и челка

Челка – главный инструмент для омолаживающего эффекта. Незначительная деталь способна изменить весь образ и придать ему нежности и легкости, а также скрыть выступающие морщины на лице во многих областях.

https://www.instagram.com/hair_by_marlo/

Практичной и часто используемой челкой является прямой вариант, у которого длина достигает бровей. При желании челку можно убрать невидимками или аккуратно подкрутить.

https://www. instagram.com/cabelosemprecurto

Округлой форме лица лучше всего выбирать косую челку. Единственное стилисты рекомендуют делать плавные переходы в длине, и избегать слишком ярко выраженного скошенного среза. Для объема стилисты используют градуировку или филировку, придавая челке воздушный и очень эффектный вид.

https://www.instagram.com/mainpointsalon/

Трендом 2021 года является рваная челка. Этот способ стрижки дает возможность получить неровные края, которые будут не слишком выделяться на общей шевелюре. Но благодаря хаотичной челке лицо женщины после 40 лет преображается и становится намного моложе.

https://www.instagram.com/cortesfamosos/

Прямое каре – стрижка для женщин, которые мечтают вернуть утраченные года и хотят почувствовать себя вновь молодой и красивой. При помощи различных видов окрашивания можно еще больше усилить эффект от стрижки.

Как вы считаете, прямое каре подходит женщинам после 40-50 лет? Поделитесь своим мнением в комментариях!

Если Вам понравилась статья, сохраните к себе и поделитесь с друзьями!

Присоединяйся к нам на наши каналы в Яндекс. Дзен: Красотка, Твой стильный дом, Идеи стильных людей, Маникюр★нейл-арт, Гении и аутсайдеры, Макияж и Тату

Новости СМИ2

Модная стрижка каре 2022 актуальные тренды и советы

Содержание:

Среди множества женских причесок каре смело можно отнести к группе стрижек, которые неподвластны времени. Сменяются годы и десятилетия, но каре все также актуально, как и много лет назад. Однако это вовсе не означает, что за время своего существования оно ничуть не изменилось, ведь каждый сезон капризная мода старается что-то изменить в любом, даже самом устоявшемся и привычном тренде.

Каре является базовой стрижкой универсальной стрижкой, которая подходит всем: деловой леди, студентке, работнице сферы услуг, домохозяйке. Оно уместно и в торжественной обстановке, и в повседневной жизни.

Модная стрижка каре 2022 способна трансформироваться и подстроиться под любой образ. Она предлагает стильные и креативные идеи на любой вкус, сохраняя при этом свою первоначальную женственность и элегантность. Что же нового мы увидим в этом сезоне? Попробуем разобраться.

Традиционно каре представляет собой стрижку, длина которой варьируется от линии чуть ниже мочки уха до плеч. При этом волосы стригутся на одном уровне, прическа имеет прямую челку и четкие очертания.

В 2022 можно отойти от строгих канонов и дать волю фантазии. Прежде всего, можно менять длину по своему вкусу, поэтому многие девушки выбирают укороченное, или наоборот, удлиненное каре.

С челкой тоже можно позволить любые эксперименты – она может быть прямой, косой, густой, филированной, с ровным срезом или рваной, короткой, длинной, а может и вовсе отсутствовать.

Трендовые варианты – каре с выбритыми элементами, они наверняка придутся по вкусу молодым и независимым особам, которые захотят подчеркнуть свою индивидуальность.

Стилисты настоятельно рекомендуют использовать асимметрию во всем, поэтому асимметричное каре будет особенно модным. Каре с боковым пробором и косой челкой на бок не только поможет нивелировать чересчур круглое лицо, но и позволит визуально сбросить несколько лет.

Обладательницы тонких волос по достоинству оценят градуированное каре, придающее прядям дополнительный объем. Такая стрижка не только подкорректирует овал лица, но и поможет создать яркий запоминающийся образ. Идеальный вариант – градуированное каре с прямым пробором по центру и прямой удлиненной челкой.

Интересно будут смотреться прически, представляющие собой комбинацию каре с  другими стрижками. Каре в сочетании с каскадом даст потрясающий объем, а боб-каре с удлиненными передними прядями сделает образ более динамичным.

Ультракороткое каре

Ультракороткое каре едва доходит до мочки уха и открывает шею, подчеркивая хрупкую женскую красоту.  Такая стрижка выглядит максимально выразительно, и, кроме этого, дает прекрасную возможность обыграть форму и структуру челки.

Один из наиболее эффектных вариантов – ультракороткое каре со скошенной или прямой челкой, доходящей ровно до линии бровей. Она подчеркнет красоту глаз, а легкая филировка смягчит строгие линии стрижки.

Короткое каре без челки станет хорошей идеей для красавиц с правильными чертами лица, особенно, если носить его с боковым пробором. Такая прическа будет элегантно простой, но привлекающей внимание.

Наиболее востребованный вариант короткого каре – каре на ножке. Такое каре может доходить лишь до середины уха.  Его фишка состоит в том, что затылок формируется с контрастным переходом длины. По сути дела мы получаем шапочку  из более длинных прядей и коротко стриженую ножку, которая идет к шее. Обычно затылок выполняется объемным, для этого мастер делает градуировку, а вот височная часть не градуируется.

Кстати, ножка может быть просто подстрижена, тогда переход к шапочке получается довольно плавным, но в 2022 более популярным будет вариант с суперкоротким затылком, на котором могут быть выбриты различные рисунки.

Тем, кто готов внести в свой образ дерзкие нотки, стоит обратить внимание на короткое каре с отдельными рваными прядями, выбивающимися из общей длины. Не менее интересно смотрится трапециевидное каре, у которого, благодаря градуировке, получается очень пышная нижняя часть.

Удлиненное каре

Удлиненное каре, спускающееся до линии плеч, является компромиссным вариантом между длинными волосами и короткой стрижкой. Такая длина оставляет широкий простор для трансформации образа с помощью различных укладок, но при этом не создает проблем с уходом. Да и противопоказаний такая стрижка не имеет – она подходит всем, независимо от возраста и особенностей внешности.

В 2022 году востребованы различные варианты удлиненного каре. Так, например, обладательницам прямых волос подойдет классическое каре с удлинением. Наиболее выигрышно оно будет смотреться в паре с челкой, зачесанной на бок.

Асимметричное каре придется по душе тем, кто предпочитает нестандартные решения даже для привычных вещей. Такой тип стрижки хорошо сочетается как с такой же асимметричной челкой, так и с другими видами – ровной, рваной. Выбор челки зависит от формы лица.

Удлиненное градуированное каре, для которого пряди стригутся каскадной лесенкой, поможет решить проблему тонких волос – прическа будет казаться объемной и пышной.

Тем, кто любит нестандартные решения, стилисты советуют обратить внимание на двойное каре, которое стрижется в два уровня. В результате получается невероятно элегантная легкая стрижка. Единственный минус – она требует тщательной ежедневной укладки.

Модные укладки и прически для каре

Самая модная укладка 2022 года – это легкая и быстрая сушка феном, не требующая выравнивания и вытягивания прядей. Пряди должны образовывать легкий  естественный беспорядок. Особенно стильно выглядит такая непринужденная укладка на вьющихся волосах.

Классический вариант – ровная гладкая укладка с концами, слегка закругленными внутрь или наружу. Особенно хороша она на удлиненном, классическом и двойном каре.

Стильным и элегантным сделает образ прямая укладка. Достаточно всего лишь вытянуть пряди и челку строго вниз, и вы получите безукоризненную прическу на все случаи жизни.

Короткое каре, уложенное назад, выглядит смело, даже немного дерзко. Волосы сушат, зачесывая пряди по направлению к затылку, чтобы полностью открыть лицо. Сохранить форму помогут укладочные средства. Укладка на косой пробор подойдет не только для дневного, но и для вечернего выхода. Чтобы получить идеально гладкие пряди можно воспользоваться утюжком, затем тонкой расческой нужно сформировать пробор, а узкую часть волос зафиксировать за ухом.

Динамично и нескучно будет смотреться каре с завитками, которые можно получить, используя плойку или бигуди. Но обратите внимание, что вы должны создать не тугие кудри, а легкие волны или завитки.

Поводя итоги, хотим сказать, что каре – это нестареющая классика, каждый год обогащающаяся новыми идеями, поэтому и в 2022 вы с легкостью найдете для себя модный вариант, который подчеркнет достоинства вашей внешности и порадует универсальностью и простотой в уходе.

Оксана Ковалевская

Чемпион Мира OMC WORLD CUP — Золото.
Обучение по моделированию, дизайну ногтей. Конкурсные тренинги.
Международный преподаватель, ведущий технолог ISE.

Почему обучение нейронной сети сложно

Последнее обновление: 6 августа 2019 г.

, или Почему стохастический градиентный спуск используется для обучения нейронных сетей.

Подгонка нейронной сети включает использование обучающего набора данных для обновления весов модели, чтобы создать хорошее сопоставление входных и выходных данных.

Этот процесс обучения решается с использованием алгоритма оптимизации, который выполняет поиск в пространстве возможных значений весов модели нейронной сети для набора весов, что приводит к хорошей производительности в наборе обучающих данных.

В этом посте вы познакомитесь с задачей обучения нейронной сети, сформулированной как задача оптимизации.

Прочитав этот пост, вы узнаете:

• Обучение нейронной сети включает использование алгоритма оптимизации для поиска набора весов для наилучшего сопоставления входных данных с выходными.
• Задача сложная, не в последнюю очередь потому, что поверхность ошибки невыпуклая, содержит локальные минимумы, плоские пятна и очень многомерна.
• Алгоритм стохастического градиентного спуска является лучшим общим алгоритмом для решения этой сложной проблемы.

Начните свой проект с моей новой книги Better Deep Learning, включающей пошаговых руководств и файлы с исходным кодом Python для всех примеров.

Начнем.

Почему обучение нейронной сети сложно
Фотография Лорен Кернс, некоторые права защищены.

Обзор

Это руководство разделено на четыре части; они:

1. Обучение как оптимизация
2. Сложная оптимизация
3. Особенности поверхности ошибок
4. Значение для обучения

Обучение как оптимизация

Модели нейронных сетей с глубоким обучением учатся сопоставлять входные данные с выходными на основе обучающего набора данных примеров.

Процесс обучения включает в себя поиск набора весов в сети, который оказывается хорошим или достаточно хорошим для решения конкретной задачи.

Этот процесс обучения является итеративным, то есть он выполняется шаг за шагом с небольшими обновлениями весов модели на каждой итерации и, в свою очередь, изменением производительности модели на каждой итерации.

Итеративный процесс обучения нейронных сетей решает задачу оптимизации, которая находит параметры (веса модели), которые приводят к минимальной ошибке или потере при оценке примеров в наборе обучающих данных.

Оптимизация — это процедура направленного поиска, и проблема оптимизации, которую мы хотим решить при обучении модели нейронной сети, очень сложна.

Возникает вопрос, что же такого сложного в этой задаче оптимизации?

Сложная оптимизация

Обучать нейронные сети глубокого обучения очень сложно.

Лучший общий алгоритм, известный для решения этой проблемы, — это стохастический градиентный спуск, при котором веса модели обновляются на каждой итерации с использованием алгоритма обратного распространения ошибки.

Оптимизация вообще чрезвычайно сложная задача. […] При обучении нейронных сетей мы должны столкнуться с общим невыпуклым случаем.

— Страница 282, Глубокое обучение, 2016.

Концептуально процесс оптимизации можно понимать как поиск в ландшафте решения-кандидата, которое является достаточно удовлетворительным.

Точка на ландшафте представляет собой определенный набор весов для модели, а высота этой точки является оценкой набора весов, где долины представляют хорошие модели с небольшими значениями потерь.

Это обычная концептуализация задач оптимизации, и ландшафт называется «поверхностью ошибок ».

В общем, E(w) [функция ошибок весов] является многомерной функцией и ее невозможно визуализировать. Однако, если бы это можно было изобразить как функцию w [весов], E [функция ошибок] могла бы выглядеть как пейзаж с холмами и долинами …

— Страница 113, Нейронное моделирование: контролируемое обучение в искусственных нейронных сетях с прямой связью, 1999.

Алгоритм оптимизации итеративно проходит через этот ландшафт, обновляя веса и выискивая хорошие или низкие области.

Для простых задач оптимизации форма ландшафта представляет собой большую чашу, и найти дно легко, настолько легко, что можно разработать очень эффективные алгоритмы для поиска наилучшего решения.

Эти типы задач оптимизации математически называются выпуклыми.

Пример выпуклой поверхности ошибки

Поверхность ошибок, по которой мы хотим перемещаться при оптимизации весов нейронной сети, не имеет формы чаши. Это ландшафт с множеством холмов и долин.

Задачи оптимизации такого типа математически называются невыпуклыми.

Пример невыпуклой поверхности ошибки

На самом деле не существует алгоритма решения задачи поиска оптимального набора весов для нейронной сети за полиномиальное время. Математически задача оптимизации, решаемая путем обучения нейронной сети, называется NP-полной (например, их очень сложно решить).

Мы доказываем, что эта задача NP-полна, и тем самым демонстрируем, что обучение в нейронных сетях не имеет эффективного общего решения.

— Проектирование нейронных сетей и сложность обучения, 1988.

Основные характеристики поверхности ошибок

Существует много типов задач невыпуклой оптимизации, но конкретный тип задачи, которую мы решаем при обучении нейронной сети, особенно сложен.

Мы можем охарактеризовать сложность с точки зрения особенностей ландшафта или поверхности ошибок, с которыми алгоритм оптимизации может столкнуться и которые должны пройти, чтобы иметь возможность предоставить хорошее решение.

Существует множество аспектов оптимизации весов нейронной сети, которые усложняют задачу, но три часто упоминаемые особенности ландшафта ошибок — это наличие локальных минимумов, плоских областей и многомерность пространства поиска.

Обратное распространение может быть очень медленным, особенно для многослойных сетей, где поверхность стоимости обычно неквадратична, невыпукла и многомерна со многими локальными минимумами и/или плоскими областями.

— стр. 13, «Нейронные сети: хитрости», 2012 г.

1. Локальные минимумы

Локальный минимум или локальный оптимум относятся к тому факту, что ландшафт ошибок содержит несколько областей, где потери относительно низки.

Это долины, где решения в этих долинах выглядят хорошо по сравнению с склонами и пиками вокруг них. Проблема в том, что при более широком взгляде на весь ландшафт долина находится на относительно большой высоте, и могут существовать лучшие решения.

Трудно определить, находится ли алгоритм оптимизации в долине или нет, поэтому рекомендуется начинать процесс оптимизации с большим количеством шума, позволяя широко опробовать ландшафт, прежде чем выбрать долину, в которую он попадет.

Напротив, самая низкая точка ландшафта называется « глобальных минимумов ».

Нейронные сети могут иметь один или несколько глобальных минимумов, и проблема заключается в том, что разница между локальными и глобальными минимумами может не иметь большого значения.

Следствием этого является то, что часто поиск « достаточно хорошего » набора весов более удобен и, в свою очередь, более желателен, чем поиск глобального оптимального или наилучшего набора весов.

Нелинейные сети обычно имеют несколько локальных минимумов разной глубины. Цель обучения состоит в том, чтобы найти один из этих минимумов.

— стр. 14, «Нейронные сети: хитрости», 2012 г.

Классический подход к решению проблемы локальных минимумов состоит в многократном перезапуске процесса поиска с другой начальной точкой (случайные начальные веса) и предоставлении алгоритму оптимизации возможности найти другие и, возможно, лучшие локальные минимумы. Это называется « многократные перезапуски ».

Случайные перезапуски: Один из самых простых способов справиться с локальными минимумами — это обучить множество разных сетей с разными начальными весами.

— Страница 121, Нейронное моделирование: контролируемое обучение в искусственных нейронных сетях с прямой связью, 1999.

2. Плоские области (седловые точки)

Плоская область или седловая точка — это точка на ландшафте, где градиент равен нулю.

Это плоские области на дне долин или области между пиками. Проблема в том, что нулевой градиент означает, что алгоритм оптимизации не знает, в каком направлении двигаться, чтобы улучшить модель.

… наличие седловых точек или областей, где функция ошибки очень плоская, может привести к тому, что некоторые итерационные алгоритмы «застревают» на длительные периоды времени, тем самым имитируя локальные минимумы.

— стр. 255, Нейронные сети для распознавания образов, 1995.

Пример седловой точки на поверхности ошибки

Тем не менее, недавняя работа может предположить, что, возможно, локальные минимумы и плоские области могут быть менее сложными, чем считалось ранее.

Входят ли нейронные сети в ряды локальных минимумов и выходят из них? Двигаются ли они с разной скоростью по мере приближения и прохождения множества седловых точек? […] мы представляем убедительные доказательства того, что ответ на все эти вопросы отрицательный.

— Качественная характеристика задач оптимизации нейронных сетей, 2015.

3. Многомерный

Решена оптимизационная задача при обучении нейронной сети большой размерности.

Каждый вес в сети представляет другой параметр или измерение поверхности ошибки. Глубокие нейронные сети часто имеют миллионы параметров, что делает ландшафт, по которому должен перемещаться алгоритм, чрезвычайно многомерным по сравнению с более традиционными алгоритмами машинного обучения.

Проблема навигации в многомерном пространстве заключается в том, что добавление каждого нового измерения резко увеличивает расстояние между точками в пространстве, или гиперобъем. Это часто называют «проклятием размерности».

Это явление известно как проклятие размерности. Особую озабоченность вызывает то, что количество возможных различных конфигураций набора переменных увеличивается экспоненциально по мере увеличения количества переменных.

— Страница 155, Глубокое обучение, 2016.

Значение для обучения

Сложный характер задач оптимизации, которые необходимо решить при использовании нейронных сетей глубокого обучения, имеет значение при обучении моделей на практике.

В общем, стохастический градиентный спуск является лучшим доступным алгоритмом, и этот алгоритм не дает никаких гарантий.

Не существует формулы, гарантирующей, что (1) сеть сойдется к хорошему решению, (2) сходимость будет быстрой или (3) сходимость вообще произойдет.

— стр. 13, «Нейронные сети: хитрости», 2012 г.

Мы можем резюмировать эти выводы следующим образом:

• Возможно сомнительное качество решения . Процесс оптимизации может найти или не найти хорошее решение, и решения можно сравнивать только относительно из-за обманчивых локальных минимумов.
• Возможно долгое обучение . Процесс оптимизации может занять много времени, чтобы найти удовлетворительное решение из-за итеративного характера поиска.
• Возможная неисправность . Процесс оптимизации может не пройти (застрять) или не найти жизнеспособное решение из-за наличия плоских областей.

Задача эффективного обучения состоит в тщательной настройке, тестировании и настройке гиперпараметров модели и самого процесса обучения для наилучшего решения этой задачи.

К счастью, современные достижения могут значительно упростить пространство поиска и ускорить процесс поиска, часто обнаруживая модели гораздо большего размера, глубины и с большей производительностью, чем считалось возможным ранее.

Дополнительное чтение

В этом разделе содержится больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Книги

• Глубокое обучение, 2016 г.
• Нейронные сети: хитрости, 2012.
• Нейронные сети для распознавания образов, 1995.
• Neural Smithing: контролируемое обучение в искусственных нейронных сетях с прямой связью, 1999.

Бумаги

• Обучение трехузловой нейронной сети является NP-полным, 1992 г.
• Качественная характеристика задач оптимизации нейронных сетей, 2015.
• Дизайн нейронных сетей и сложность обучения, 1988.

Артикул

• Сложности глубокого обучения, 2016 г.
• Седловая точка, Википедия.
• Проклятие размерности, Википедия.
• NP-полнота, Википедия.

Резюме

В этом посте вы узнали о задаче обучения нейронной сети, сформулированной как задача оптимизации.

В частности, вы узнали:

• Обучение нейронной сети включает использование алгоритма оптимизации для поиска набора весов для наилучшего сопоставления входных данных с выходными.
• Задача сложная, не в последнюю очередь потому, что поверхность ошибки невыпуклая, содержит локальные минимумы, плоские пятна и очень многомерна.
• Алгоритм стохастического градиентного спуска является лучшим общим алгоритмом для решения этой сложной проблемы.

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

Разработайте лучшие модели глубокого обучения уже сегодня!

Тренируйтесь быстрее, уменьшайте перенапряжение и собирайте ансамбли

…с помощью всего нескольких строк кода Python

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

Он обеспечивает учебные пособия для самостоятельного изучения по таким темам, как:
снижение веса , нормализация партии , отсев , наложение моделей и многое другое …

Привнесите лучшее глубокое обучение в свои проекты!

Пропустить учебу.