Врабатывание: Врабатывание как период адаптации организма к физическим нагрузкам Текст научной статьи по специальности «Науки о здоровье»

Содержание

Врабатывание как период адаптации организма к физическим нагрузкам Текст научной статьи по специальности «Науки о здоровье»

зок. Динамометрия позволяет определить мышечную силу человека, которая характеризуется максимальным мышечным усилием. Нейротахометрия включает регистрацию латентных периодов двигательной реакции, длительности движений и интервалов между ними в процессе деятельности обследуемого, работа которого связана с постоянным воспроизведением стереотипных движений. Теппинг-тест как информативный показатель нервномышечной системы характеризует скорость произвольных движений.

Методика измерения времени сенсомоторной реакции на звук и на свет применяется в исследованиях ФС чаще других методик. Преимуществом методики является то, что она характеризует не какую-то отдельную реакцию какой-либо системы организма, а его целостную реакцию, которая идентична рефлекторным актам, осуществляемым организмом в процессе деятельности [5].

Различные вопросы регуляции тепловых процессов в организме человека, их динамика, составляют предмет исследований в физиологии труда и спорта, авиационной и космической физиологии, медицине, гигиене и т. д. [9]. Температура кожи тонко реагирует на различные физические нагрузки и метод электротермометрии может использоваться в спортивной медицине с целью определения динамики ФС. Перспективно использование безконтактной термографии (тепловидения) для оценки изменений температуры при нагрузках разного характера.

Для диагностики ФС организма широко применяются электрофизи©логические методы. Предметом исследования в классической электрофизиологии является биоэлектрическая активность органов и систем живого организма. Один из информативных интегральных показателей ФС организма является электропроводность кожи. В клинической практике накоплен большой экспериментальный материал о распространении электрического тока различной частоты по биологическим тканям и средам, который позволяет установить взаимоотношения электрических величин с различными медико-биологическими показателями жизнедеятельности организма.

Эти отношения используются при разработке методов исследования электрических параметров биообъектов и оценки их ФС.

Для определения порогов ощущения используется электроэстезиомет-рия. которая заключается в измерении минимальной силы тока, которую испытуемый начинает ощущать через кожный покров [5]. Полную характеристику электрических параметров кожного покрова для диагностических электропунктурных методов можно обеспечить при одновременном измерении электрокожного сопротивления и потенциалов. Высокую информативность электрических параметров кожного покрова обеспечивает измерение «энергетического показателя», за который принимается максимальная мощность, выделяемая на сопротивлении нагрузки, подключенном к цепи между измерительными электродами. При этом обеспечивается возможность одновременной оценки параметров как электрокожного сопротивления, так и потенциалов.

К наиболее распространенным электрофизиологическим методам в настоящее время относятся: кожно-гальваническая реакция, электромиография, электроэнцефалография (ЭЭГ), электрокардиография, фотометрические методы.

Современные исследования в области ФС объединяют широкий спектр методов и подходов к изучению механизмов внутри- и межсистемных взаимодействий, обеспечивающих многообразие видов приспособительной деятельности человека в условиях воздействия на организм различных воздействий [3]. Будучи проявлением пластичности функциональных систем, приспособительные отличия организма выражаются той или иной степенью изменений его функций, поэтому ряд исследователей считают, что не может быть какого-то одного показателя, отражающего адаптивные сдвиги в организме, а пригоден лишь комплекс показателей, характеризующий деятельность различных органов и систем [4]. При этом считается, что вероятность объективной и точной оценки ФС организма комплексом взаимосвязанных физиологических реакций или через эффективность труда тем больше, чем больше систем и уровней их организации охватят измерения.

Проблема диагностики ФС организма спортсмена заключается в сложности выбора комплекса информативных критериев, оптимально отражающих специфические стороны готовности организма к соревновательной деятельности.

В общем случае состояние биологической системы описывается большим количеством разнообразных медико-биологических показателей, число которых окончательно не установлено. Особенно велик поток данных, поставляемых для диагностики состояния спортсмена, что приводит к мысли, как отмечалось на 8-м Научном конгрессе, проведенном Европейским колледжем спортивных наук, что мы имеем много информации, но не знаем, как превратить ее в знания [17]. В элитном спорте количество различных измерений, полученных у одного спортсмена, и произведенное методами, используемыми в биомеханике, биохимии, психологии, физиологии и спортивной медицине, является таким большим и разнородным, что их анализ трудно вести. Тем не менее, для принятия диагностических заключений необходимо провести анализ хотя бы основных, существенных физиологических процессов и получить оценки по крайней мере основных медикобиологических показателей. В то же время знание этих показателей еще не гарантирует однозначности диагностического заключения, а это недопустимо в элитном спорте, где риск для здоровья спортсмена гораздо выше, чем в других сферах деятельности человека.

Даже если мы научимся точно измерять все нервные, гуморальные и физиологические процессы, перед нами по-прежнему будет стоять, как считает Гэри Шварц (1979), концептуальная задача такого объединения всей этой информации, чтобы из нее можно было воссоздать целостное представление о человеке. При этом обобщение результатов исследований связано с преодолением трудностей из-за несовершенства методов исследования и

математического аппарата, не приспособленного для изучения объектов подобной сложности. В связи с этим, по мнению Н. А. Кореневского с соавт. (1999), биологический объект должен характеризоваться с более общих методологических позиций с использованием интегральных оценок [11].

Обоснованием возможности интегральной оценки ФС человека служит теория систем, которая говорит, что наиболее информативными будут параметры, дающие суммарную оценку работы достаточно больших блоков системы, и системный подход, являющийся ((методологией научного исследования и практического освоения сложноорганизованных объектов, при котором на первое место ставится не анализ составных частей объекта как таковых, а его характеристика как определенного целого, раскрытие механизмов, обеспечивающих целостность объекта» [цит.

по 11, с. 12].

Г. Хакен (1991), один из лидеров в разработке теоретико-экспериментальных проблем изучения самоорганизующихся сложных систем, писал в своей монографии, что искусство исследователя заключается в умении на стадии изучения максимально упрощать, в частности, свести количество анализируемых взаимодействующих составляющих (параметров) к минимальному числу - желательно к одному - двум [19].

По мнению ряда авторов, прогресс дальнейших исследований принципов и механизмов регуляции состояний человека связан не с расширением круга исследуемых физиологических и психофизиологических показателей, а с отбором интегральных, системных показателей. Должны быть разработаны простые и доступные способы быстрой оценки и самооценки состояния организма, интегральные методы оценки ФС, выявляющие динамику, дающие возможность перехода от статистических наблюдений к оценке ФС конкретного индивида в процессе его жизнедеятельности.

Необходим метод интегральной оценки ФС - метод экспресс-диагностики, который должен быть простым в использовании, комфортным для исследуемого, легким в обработке материала и позволяющим оценивать изменения ФС количественно.

В регуляторных процессах доминирующая роль, согласно принципам И. П. Павлова, принадлежит высшей нервной деятельности [14]. На значении центральной нервной системы (ЦНС) в деятельности организма, как отмечает Н. В. Макаренко, указывают исследования И. М. Сеченова, И. П. Павлова, Н. Е. Введенского и А. А. Ухтомского [12].

Функциональное состояние ЦНС - понятие интегральное и представляет собой результат сложнейшего и динамического взаимодействия организма как целого с внешней средой, а также результат чрезвычайно сложного внутрицентрального взаимодействия во времени и пространстве между отдельными нейронами, их ансамблями, разными уровнями ЦНС, ее различными структурами.

Как отмечают А. М. Зимкина и Т. Д. Лоскутова (1976), значение ФС и свойств нервной системы для организации любой формы деятельности эмпирически уже давно нашло широкое признание.

Н. Б. Маслов и соавт. считают, что в практических целях при исследовании

ФС человека в первую очередь необходимо уделять внимание ЦНС, происходящих в ней нейрофизиологических изменений, так как в иерархической структуре функциональных систем она занимает особое, главное место [13].

Электрофизиологическим методам исследования процессов в ЦНС посвящены многочисленные работы и монографии. Однако, как показывает накопленный опыт, включение в комплекс традиционных психофизиологических и клинико-лабораторных методов таких показателей состояния ЦНС, как ЭЭГ и вызванные потенциалы, не дало ожидаемых результатов в отношении дифференцирования даже уровней оперативного покоя и активного бодрствования в связи с нелинейностью или отсутствием взаимосвязи между исследуемыми параметрами ЭЭГ и вызванных потенциалов и вегетативными и нейрофизиологическими параметрами, характеризующими эти состояния.

Кроме того, методы регистрации ЭЭГ и вызванных потенциалов, по мнению А. А. Баба-заде и соавт. (1989), из-за сложности технического обеспечения не могут применяться для оперативного контроля в естественных условиях учебно-тренировочного процесса [1].

Для оценки функционального состояния ЦНС наряду с электрофизиоло-гическими методами широко применяются психофизиологические методы. Психофизиологические исследования при изучении адаптации необходимы и актуальны в связи со следующими обстоятельствами:

- психофизиологическое состояние человека оказывается первым и крайне чувствительным индикатором изменений, происходящих в организме;

- состояние психофизиологической деятельности интегрально связано с функционированием человека как биосистемы в целом [10].

Особенностью биологических систем является сложность их структуры, иерархичность. Их отличает несколько уровней взаимодействия, отдельные системы объединены причинно-следственными связями, изменение одних систем или связей между ними влечет изменение других систем и других связей. При этом разные системы могут мобилизоваться в разной степени, отражая сложную систему регулирования и взаимокомпенсации функций, что наиболее отчетливо проявляется при физических нагрузках. Бесспорно, что главное внимание должно быть направлено на ту функцию, которая больше всего участвует в данном физическом упражнении, но вместе с тем функции, далекие от главной, свидетельствуют об изменении ФС.

В процессе своей жизнедеятельности человек получает около 90% информации о внешнем мире через зрительный анализатор, в состав которого входят глаз со всеми его светочувствительными и нервными клетками, проводящие пути, а также подкорковые и корковые зрительные центры [2]. В обработке зрительной информации участвуют 22 области головного мозга, занимающие суммарно до 54% площади коры больших полушарий, причем 25% площади составляют области, являющиеся в основном или исключительно зрительными. Эффективность функционирования зрительного анализатора зависит от ряда факторов, к которым помимо структурно-функ-

циональных возможностей глаза и проводящих путей относится и уровень функционирования коркового отдела зрительного анализатора, поэтому в качестве психофизиологических критериев, характеризующих функциональное состояние ЦНС, используются показатели ФС зрительного анализатора [8].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Параметры биомеханического, медико-биологического, биохимического контроля организма человека определяются не в реальном масштабе времени, а с определенным, часто продолжительным временным сдвигом, что не позволяет получить оперативно оценку уровня ФС [16].

Электрофизиологические методы являются широко распространенным приемом изучения ФС организма и ЦНС человека, однако они остается инструментом для лабораторных исследований, связанных большей частью с теоретическими проблемами. Для практических целей, особенно для исследования процесса врабатывания, они малопригодны в силу ряда причин: сложности аппаратуры, длительности самого испытания и ряда других.

По данным Ефремова B.C. зрительный анализатор в меньшей степени зависит от изменений параметров психофизиологической деятельности, связанной с эмоциональным напряжением, поэтому психофизиологические методы определения параметров зрительного анализатора являются наиболее перспективными при исследовании процесса врабатывания, целью которого является достижение оптимальной работоспособности [7].

Работа выполнена при финансовой поддержке Минобрнауки РФ (проект №2.2.3.3/2048)

Библиографический список

1. Баба-заде, А. А. Анализ уровня постоянного потенциала головного мозга как метод оперативного и текущего контроля состояния спортсменов [Текст] /

А. А. Баба-задс, Н. Н. Озолин, В. Ф, Фокин, Л. Л. Клименко, А. Ф. Конькова // Теория и практика физической культуры. — 1989. - № 5. - С. 40-42.

2. Блинов, Н. Н. Глаз и изображение [Текст] / Н, Н. Блинов. — М.: Медицина, 2004. - 320 с.

3. Василевский, Н. Н. Экологическая физиология мозга [Текст] / Н. Н. Василевский. - Л.: Медицина, 1979. - 199 с.

4. Волков, Н. И. Биохимический контроль в спорте: проблемы и перспективы [Текст] / Н. И. Волков // Теор. и практ. физ. культ. - 1975. -№ 11. - С. 28-37

5. Горшков, С. И. Методики исследований в физиологии труда [Текст] / С, И. Горшков, 3. М, Золина, Ю. В. Мойкин. - М.: Медицина, 1974. - 311 с.

6. Детская спортивная медицина [Текст] / Под ред. С. Б. Тихвинского, С. В. Хрущева. - руководство для врачей. - 2-е изд. перераб. и доп, - М.: Медицина. - 1991. - 500 с.: ил. - С. 57.

7. Ефремов, В. С. Котроль вертикальной позы при эмоциональном напряжении [Текст] / В. С. Ефремов // Физиология человека. — 1988. — Т. 14. -№5.-С.818-822.

8. Загрядский, В. П. Физические нагрузки современного человека [Текст] / В. П. Загрядский, 3. К. Сулимо-Самуйлло. - Л.: Наука, 1982. -93 с.

9. Иоффе, Л. А. Теоретические и практические аспекты изучения терморегуляции в условиях спортивной деятельности и занатий физической культурой [Текст] / Л. А. Иоффе // Теор. и практ. физич. культ. - 1986. - № 7. - С. 51-55.

10. Казначеев, В. П. Современные аспекты адаптации [Текст] / В. П. Казначеев. — Новосибирск: Наука, 1980. - 192 с.

11. Кореневский, Н. А. Проектирование электронной медицинской аппаратуры для диагностики и лечебных воздействий [Текст]: монография / Н, А. Кореневский, Е. П. Попечителев, С. А. Филист. - Курск - С. Петербург: Курск, город, типогр., 1999. - 537 с.

12. Макаренко, Н. В. Лабильность нервной системы у лиц с различным уровнем функциональной подвижности нервных процессов [Текст] / Н. В. Макаренко // Физиология человека. - 1990. - Т. 16, - № 2. - С. 51-57.

13. Маслов, Н. Б. Нейрофизиологическая картина генеза утомления, хронического утомления и переутомления человека-оператора [Текст] / Н. Б, Маслов, И, А. Блощинский, В. Н. Максименко // Физиология человека. - 2003. - Т. 29. -№ 5. - С. 123-133.

14. Павлов, И. П. Полное собрание сочинений: В 6 т. - 2-е изд., доп. [Текст] / И. П. Павлов. - М.-Л.: АН СССР, 1951-1952.

15. Платонов, В. И. Подготовка квалифицированных спортсменов [Текст] /

В. И. Платонов. - М.: Физкультура и спорт, 1986. - С. 31.

16. Ратов И. П. Некоторые итоги разработки системы комплексного контроля в спорте высших достижений и перспективы ее развития [Текст] / И. П. Ратов, Г, И, Попов, В. В. Иванов // Теория и практика физической культуры. - 1984. -№ 11.-С. 9-12.

17. Рогозкин, В. А. Европейский колледж спортивных наук развивает активность (Заметки с 8-го Научного конгресса) [Текст] / В. А. Рогозкин // Теория и практика физической культуры. - 2003. — № 12. - С. 57-59.

18.Роженцов, В. В. Утомление при занятиях физической культурой и спортом: проблемы, методы исследования [Текст]: монография / В. В. Роженцов, М. М. Полевщиков. - М.: Советский спорт, 2006. - 280 с.

19. Хакен, Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам [Текст] / Г. Хакен. — М.: Мир, 1991. - 240 с.

20.Viru, Atko. Mobilization of the possibilities of the athlete's organism: a problem // J. Sports Med. and Phys. Fitnees. - 1993. - V. 33. - № 4. - P. 413-425.

УДК 37.037

Волков Андрей Николаевич

Аспирант межвузовской кафедры общей и вузовской педагогики ГОУ ВПО «Кемеровский государственный университет», [email protected], Кемерово

Жуков Родион Сергеевич

Кандидат педагогических наук, доцент, заведующий кафедрой теоретических основ физической культуры ГОУ ВПО «Кемеровский государственный университет», [email protected], [email protected], Кемерово

РЕАЛИЗАЦИЯ ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ УМЕНИЙ БУДУЩИХ СПЕЦИАЛИСТОВ ФИЗИЧЕСКОЙ КУЛЬТУРЫ И СПОРТА (НА ПРИМЕРЕ ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ «ПЛАВАНИЕ»)

Volkov Andrey Nikolaevich

Post-graduate student Kemerovo State University, [email protected] ru, Kemerovo

Zhukov Rodion Sergeevich

Ph. D, associate professor Kemerovo state university [email protected], kafe dr a- [email protected] dex.ru, Kemerovo

PEDAGOGICAL MODEL OF FUTURE SPECIALISTS OF PHYSICAL CULTURE AND SPORTS PROFESSIONAL SKILLS FORMATION DURING STUDYING THE TRAINING COURSE OF “SWIMMING”

Повышение требований к формированию профессиональных умений будущих специалистов является на сегодняшний день одним из важнейших условий реформирования высшей школы. В нашем исследовании на примере организации практических занятий по дисциплине «плавание» мы попытались выявить условия, позволяющие оптимизировать процесс формирования профессиональных умений будущих специалистов физической культуры и спорта.

Предпринимаемые в настоящее время попытки модернизации российской системы образования, создания условий для внедрения здоровьесберегающих педагогических технологий малоэффективны без повышения специальных требований к формированию профессиональных умений будущих специалистов физической культуры и спорта на факультетах физической культуры и спорта (физического воспитания) педагогических вузов и университетов страны. Это, в свою очередь, актуализирует проблему поиска путей, средств и методов, способных оптимизировать процесс профессионального становления будущих специалистов физической культуры и спорта, позволяющих им достичь высокого уровня профессионализма в раз-

личных видах как физкультурно-оздоровительной, спортивной, так и повседневной деятельности. Сегодня выпускник должен продемонстрировать не только хорошие профессиональные знания и умения в избранной им области деятельности, но и иметь достаточное, фундаментальное образование, чтобы быть способным построить на этом фундаменте новое конкретное знание в соответствии с новыми условиями. Это определяет необходимость отхода от утилитарного образования, т. е. простой передачи учащемуся суммы знаний и фактов, необходимых для конкретной деятельности.

Важным звеном в системе подготовки будущего специалиста по физической культуре и спорту является совершенствование раздела, связанного с преподаванием теории и методики специальных дисциплин, в частности, структуры и содержания изучения плавания как учебной, спортивной и педагогической дисциплины.

Однако, анализ учебных программ и планов подготовки по специальности 022 300 (032 101) — Физическая культура и спорт, разработанных в соответствии с Государственным Образовательным Стандартом высшего профессионального образования показал, что в ряде учебных заведений происходит существенное сокращение объёмов учебной работы, отведённых для освоения плавательных знаний, умений и навыков [1]. Это не позволяет в полной мере достичь цели курса, заключающейся в изучении закономерностей взаимодействия организма пловца с водной средой, а также приобретения знаний, умений и навыков, необходимых в самостоятельной педагогической деятельности и организационной работе по плаванию в различных типах учебных заведений и с различным контингентом обучающихся. В качестве одного из вариантов оптимизации учебного процесса по плаванию в условиях высшей школы, в нашем исследовании мы хотели бы рассмотреть возможность использования на занятиях со студентами личностно-ориентированного подхода.

Анализируя результаты исследований в области методического обеспечения практических занятий по плаванию при подготовке будущих специалистов физической культуры и спорта в вузе, можно отметить, что существует большое количество позиций по данному вопросу, однако до сих пор не выработана единая методика обучения, отвечающая современному уровню развития педагогической теории и науке о плавании.

Известно, что при необходимости обучения технике нескольких спортивных способов плавания применяют, в зависимости от задач и условий, одну из трех систем: последовательное, параллельно-последовательное или одновременное обучение способам плавания. Одновременное обучение технике спортивных способов плавания основывается на выделении в каждом способе основного элемента, определяющего освоение структуры движений данного способа [3]. Данный подход позволяет значительно сократить сроки обучения (до 20 занятий), он интересен занимающимся большим разнообразием выполняемых упражнений, а его эффективность подтверждается результатами исследований, проведенными как у нас в стране, так и за

рубежом. В нашем исследовании, в качестве методического оснащения профессионального становления будущих специалистов физической культуры и спорта в процессе изучения практического раздела дисциплины «плавание», мы избрали одновременную систему обучения технике спортивных способов плавания.

При организации практических занятий по плаванию с будущими специалистами физической культуры и спорта мы выявили другую проблему, связанную с системой контроля и оценки приобретаемых знаний и умений.

Традиционная система контроля знаний и умений обладает рядом очевидных недостатков и вступает в противоречие с современными требованиями к образованию. Так, она никак не способствует активной и ритмичной самостоятельной работе студентов на протяжении семестра, а вынуждает его делать упор в обучении на последнюю неделю, на период сдачи зачетных и контрольных нормативов. Кроме того, существующая система усредняет всех: и студентов, сдавших все контрольные точки досрочно, и студентов, сдавших их лишь в зачетную неделю, формально одинаково успевают. Качественно устранить выявленные недостатки, при этом, сохранив высокую результативность обучения, на наш взгляд, позволило бы внедрение в образовательную практику технологии модульного обучения и рейтинговой системы оценки плавательных знаний, умений и навыков.

Экспериментальное апробирование подобных инноваций при формировании профессиональных умений будущих специалистов физической культуры и спорта в процессе обучения дисциплине «плавание» осуществлялось поэтапно на базе факультета физической культуры и спорта ГОУ ВПО «Кемеровский государственный университет».

Цель начального этапа исследования мы сформулировали как определение целесообразности использования одновременной системы обучения технике спортивных способов плавания при формировании профессиональных умений будущих специалистов физической культуры и спорта в процессе обучения дисциплине «плавание» в вузе. На данном этапе педагогического эксперимента нами было обследовано 57 студентов первого курса, активно не занимающихся плаванием. При определении уровня плавательной подготовленности мы фиксировали такие показатели, как абсолютная скорость плавания, длина шага, коэффициент эффективности техники плавания (КЭТ). Данный набор показателей, на наш взгляд, способен в полной мере отразить исходное состояние плавательной подготовленности будущих специалистов по физической культуре и спорту, а также являются отправной точкой отсчета в развитии потенциальных возможностей в области владения плавательными знаниями, умениями, навыками и способностями по их передаче в дальнейшей педагогической деятельности.

Испытуемые были разделены на две группы - контрольную и экспериментальную. Экспериментальную группу составили студенты, специализирующиеся в лыжных гонках, лёгкой и тяжёлой атлетике, спортивной гимнастике и пауэрлифтинге. В контрольную группу вошли студенты, специализирую-

щиеся в спортивных играх и единоборствах. До начала эксперимента были проведены контрольные тестирования с целью определения уровня технической подготовленности и физического развития испытуемых.

По итогам первого этапа педагогического эксперимента мы выявили, что изучение техники плавания по одновременной системе имеет определённые преимущества. Анализируя результаты показателей техники плавания в экспериментальной группе, можно выделить достоверные приросты таких показателей техники, как абсолютная скорость плавания, длина шага и КЭТ. До обучения, предпринятого в нашем исследовании, в экспериментальной группе отмечалось 14% испытуемых, владеющих высокой технической и физической подготовленностью в области плавания, после эксперимента таких оказалось вдвое больше. Испытуемых среднего уровня в экспериментальной группе увеличилось с 40% до 50%, а низкого - снизилось с 46% до 22%.

Подобные изменения, но значительно ниже уровнем, были выявлены и в контрольной группе. Так, показатели групп с высоким уровнем плавательной подготовленности с 12% вырос до 22%; средним уровнем с 36% до 46%; низким уровнем упали с 52% до 32%.

На втором этапе мы предприняли попытку обучить студентов по все той же одновременной системе, но с измененной концепцией изучения техники плавания способом «дельфин». Зачастую необоснованно считается, что этот способ слишком сложен и недоступен для освоения людьми, активно не занимающимся плаванием. В то же время способ «дельфин» привлекает абсолютное большинство людей своей специфичной атлетической техникой и особой эстетикой движений. В современной литературе и традиционной схеме одновременной системы обучение технике способа «дельфин» рекомендуется проводить в следующей очередности: на первом этапе обучения происходит освоение движений туловища и ног, и уже после этого - движений руками. Но в процессе проведения педагогических наблюдений нами выявлено, что для упрощения процесса обучения, целесообразно применять другую последовательность, при которой, прежде всего, происходит изучение движений рук, а затем уже изучается их согласование с движениями ног и туловища.

Подобная схема обучения ранее не исследовалась и требует дальнейшего изучения и экспериментальной апробации, поэтому нами был организован второй этап педагогического эксперимента, в процессе которого мы подвергли проверке и анализу подобный подход.

Для этого мы также организовали из студентов первого курса факультета физической культуры и спорта две группы - контрольную и экспериментальную (всего 48 человек). Перед началом эксперимента мы вновь провели предварительное тестирование, посредством которого определили, что уровень технической подготовленности и физического развития в экспериментальных группах идентичен.

Врабатывание - это... Что такое Врабатывание?

  • врабатывание — процесс адаптации к актуально выполняемой деятельности, во время коего происходит настройка всех психофизиологических функций за счет актуализации динамического стереотипа. При этом возрастает возбудимость и функциональная подвижность системы… …   Большая психологическая энциклопедия

  • врабатывание — сущ., кол во синонимов: 1 • адаптация (8) Словарь синонимов ASIS. В.Н. Тришин. 2013 …   Словарь синонимов

  • врабатывание — įsidirbimas statusas T sritis Kūno kultūra ir sportas apibrėžtis Bet kurio fizinio darbo pradžia – organizmo įsitraukimas į tą darbą, persitvarkymas, prisitaikymas prie naujų sąlygų. Įsidirbimo dėsningumai: įvairių sistemų įsidirbimo… …   Sporto terminų žodynas

  • Врабатывание — ср. разг. 1. процесс действия по гл. врабатываться 2. Результат такого действия. Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 …   Современный толковый словарь русского языка Ефремовой

  • врабатывание — враб атывание, я …   Русский орфографический словарь

  • Врабатывание — процесс вхождения в текущую деятельность. Требуя от собаки выполнения каких либо команд, следует иметь в виду, что собака не сразу входит в необходимый темп и ритм деятельности. В ходе В. происходит настройка всех психофизиологических функций,… …   Словарь дрессировщика

  • врабатывание — процесс адаптации личности к определенному виду деятельности, в процессе которого постепенно повышается ее дееспособность и работоспособность. * * * процесс вхождения человека в текущую трудовую деятельность. Приступая к работе, человек не сразу… …   Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

  • Врабатывание — (англ. warming up прогрев; разминка) процесс вхождения в текущую деятельность. В ходе В. Происходит своеобразная настройка всех психофизиологических функций, обеспечивающая успешное выполнение деятельности …   Психолого-педагогический словарь офицера воспитателя корабельного подразделения

  • Врабатывание — Фаза рабочего периода от начала непосредственно физической деятельности до наступления устойчивого состояния. В течение В. происходит не только переход организма на рабочий уровень, но и сонастройка различных функций, так как каждая из них… …   Адаптивная физическая культура. Краткий энциклопедический словарь

  • работоспособность — потенциальная возможность индивида выполнять целесообразную деятельность на заданном уровне эффективности в течение определенного времени. Р. зависит от внешних условий деятельности и психофизиологических ресурсов индивида. По отношению к… …   Большая психологическая энциклопедия

  • это, определение слова, понятие. Что такое Врабатывание, значение, словарь, энциклопедия

    Врабатывание — динамика функционального состояния и работоспособности в начальный период работы. Иногда выделяют три стадии врабатывания: 1) стадию мобилизации, охватывающую период от начала подготовки к деятельности до включения в деятельность: 2) стадию первичной реакции, развивающейся на короткий период после начала работы; 3) стадию гиперкомпенсации, характеризующуюся поиском такого режима работы, при котором достигается стабильный оптимальный для данных конкретных условий труда ритм, необходимая интенсивность и точность рабочих движений, их объем (при минимальном расходе физиологических резервов). Стадия мобилизации — самостоятельная фаза работоспособности, организуемая по-разному в зависимости от условий и характера предстоящей работы, имеющегося опыта данной работы, типа высшей нервной деятельности индивида. Основанием для выделения ее в самостоятельную фазу является отсутствие прямых показателей работоспособности (работа еще не началась), но наличие большого разнообразия физиологических реакций на предстоящие действия.

    Стадия гиперкомпенсации также должна быть выделена как самостоятельная фаза работоспособности на том основании, что при достаточном опыте работы она при врабатывании отсутствует, но может появиться в более поздние периоды работы в экстремальных условиях (например, между фазами субкомпенсации и декомпенсации). Если она появляется в начале работы, то именно в качестве первичной реакции, связанной с поиском оптимального режима труда. Наличие этой фазы обусловлено неадекватными характеру деятельности физиологическими затратами и избыточными реакциями вследствие недостаточной координации физиологических процессов.

    Таким образом, фаза врабатывания не имеет четкой единой структуры и зависит от тренированности человека, его исходного состояния, от сложности и условий деятельности. Для нее характерны неустойчивый темп работы и наличие ошибок. После нахождения оптимального режима работы она сменяется фазой компенсации, при которой работоспособность становится устойчивой.

    В процессе В. возрастает уровень активации ЦНС, перестраиваются вегетативные функции с учетом тяжести и напряженности труда, достигаются оптимальные точность и интенсивность рабочих движений, мобилизуются сенсорные процессы и внимание. В результате всего этого существенно возрастает работоспособность.

    Психологический словарь

    - процесс адаптации - к актуально осуществляющейся деятельности - , в время которой происходит настройка всех психофизиологических функций за счет актуализации динамического стереотипа - . При этом повышается возбудимость и функциональная подвижность нервной системы,. ..

    Психологическая энциклопедия

    (англ. warming-up - прогрев; разминка) - процесс вхождения в текущую деятельность: приступая к работе, человек не Сразу входит в привычный темп и ритм деятельности, осуществляет ее быстро и четко. В ходе В. происходит своеобразная настройка всех психофизиологических функций,...

    Психологическая энциклопедия

    Категория. Эргономический процесс. Специфика. Процесс адаптации к актуально осуществляющейся деятельности. При врабатывании повышается возбудимость и функциональная подвижность нервной системы, усиливается концентрация возбуждения нервных процессов. Подобная настройка...

    Психологическая энциклопедия

    - процесс адаптации к актуально выполняемой деятельности, во время коего происходит настройка всех психофизиологических функций за счет актуализации динамического стереотипа. При этом возрастает возбудимость и функциональная подвижность системы нервной, усиливается концентрация...


    Поделиться:

    Врабатывание

    Ответы на вопросы:
    «Зачем долго разминаться?»
    «Зачем делать после общей еще и специальную разминку?»
    «Чем объяснить личный рекорд, установленный в конце тренировки, после большого объема работы?»
    «Зачем за день до соревнований нужно делать тренировку, а не пассивный отдых?»

    Ответ один — врабатывание.

    В начале тренировки или соревновательной активности, если не было предварительной специальной разминки, работоспособность спортсмена относительно мала. Она увеличивается лишь постепенно, в ходе самой работы. Рост работоспособности в начале работы обусловлен рядом физиологических процессов, происходящих в различных органах и системах.

    Кровообращение

    Например, система кровообращения лишь постепенно включается в работу. В состоянии покоя большинство капилляров мышц закрыто. Во время работы происходит их раскрытие, вследствие этого может резко возрасти снабжение мышц кровью, затем уменьшается сопротивление кровотоку, что облегчает работу сердца. Сердце в покое выбрасывает при каждом сокращении 50-70мл крови, при работе до 200мл и больше. Для такого возрастания ударного объема сердца даже при самой сильной мышечной работе требуется не менее 3-5 минут.

    Дыхание

    Дыхание также увеличивается при работе постепенно. В начале работы обычно отмечается некоторая его задержка. Вскоре она сменяется учащением, а далее и углублением дыхания. В результате легочная вентиляция может сильно возрасти лишь на протяжении нескольких минут. Между дыханием и кровообращением при работе не сразу устанавливается правильное соотношение. На это требуется время, часто значительное.

    Терморегуляция

    Постепенно налаживается регуляция температуры тела. С начала работы образование тепла в мышцах резко возрастает. Вначале это способствует росту работоспособности мышц, однако во избежание перегревания требуется так же усиление теплоотдачи. Для этого необходимо расширение кожных сосудов, усиление дыхания, потоотделение. Все это происходит относительно медленнее, чем растет в начале работы теплопродукция. Лишь постепенно создается баланс между теплообразованием и теплоотдачей, и дальнейшее возрастание температуры тела прекращается.

    ЦНС

    Особенно большую роль в процессе постепенного вхождения организма в работу играет состояние нервной системы. Работоспособность зависит от степени возбудимости различных областей ЦНС. Эта возбудимость, относительно низкая при покое, постепенно увеличивается при работе. Изменяется основной показатель работоспособности нервных центров — лобильность (показатель работоспособности нервных центров, выражающийся в максимальной частоте импульсов). Лобильность ЦНС возрастает с работой постепенно, в процессе своей деятельности нервные центры приобретают способность значительно увеличивать частоту нервных импульсов.

    Врабатывание связано также с налаживанием условнорефлекторных связей. Поэтому вначале работы движения спортсмена еще недостаточно координированы. Лишь постепенно, повторяя движение, он достигает высокого уровня совершенства двигательного навыка.

    Между двигательной системой с одной стороны и дыханием, кровообращением, процессами обмена с другой стороны должны быть налажены связи.
    Постепенное развертывание физиологических процессов, обеспечивающих осуществление определенной формы мышечной деятельности и представляет собой процесс врабатывания. Он может быть разной продолжительности, что зависит от характера мышечной работы и от индивидуальных особенностей. Во многих случаях для полного врабатывания требуется значительное время, измеряемое иногда десятками минут.

    Автор: Александр Протасов, ведущий тренер CrossFit RGUFK

    Условия повышения умственной работоспособности учащихся - НИО

    Высокая умственная работоспособность влияет не только на успеваемость и обучаемость, но и помогает сохранить здоровье учащихся. Создание необходимых условий, способствующих повышению умственной работоспособности школьников, является одной из приоритетных задач образовательного процесса.

    Российские исследователи указывают на наличие трех уровней умственной работоспособности учащихся.

    Высокий уровень характеризуется длительной продуктивной деятельностью. Ученик вынослив, способен к длительным нагрузкам. В деятельность он включается сразу, ему не требуется время для подготовки к выполнению учебных заданий. Напряженная умственная работа приносит учащемуся не только успех, но и удовлетворение. Объем выполненных заданий за единицу времени по сравнению с другими учениками у него более высокий, а отвлекается он минимальное количество раз.

    Средний уровень умственной работоспособности характеризуется интенсивной деятельностью, которая осуществляется то лучше, то хуже. Как правило, если учебная деятельность организована занимательно, учащиеся работают продуктивнее. Но как только интерес падает, сразу снижаются произвольные процессы, школьники занимаются вполсилы, включаются не сразу, теряют время, ждут распоряжений. В старшем возрасте умственная деятельность может поддерживаться путем волевых усилий, высокого уровня саморегуляции.

    Низкий уровень умственной работоспособности проявляется в медленной врабатываемости, низком темпе выполнения заданий и недостаточной продуктивности. Снижается активность мозговых структур, отвечающих за энергетическое обеспечение психической деятельности. Если у старшеклассников эта активность может поддерживаться за счет волевых усилий, то у младших школьников не все процессы сформированы в достаточной степени. Ученик начинает черкать на бумаге, разговаривать, отвлекаться. Благодаря такому своеобразному отдыху осуществляется энергетическая подпитка мозга. При наличии жесткой дисциплины компенсация становится невозможной, возрастает вероятность развития утомления. Для учащихся с низким уровнем умственной работоспособности характерны нестабильность внимания, трудности со включением в деятельность, запоминанием и воспроизведением учебного материала, утомляемость [5].

    На развитие умственной работоспособности оказывают влияние внутренние и внешние факторы, способствующие как ее повышению, так и понижению. К внутренним факторам относятся: генетические, состояние здоровья, нарушения развития в раннем периоде, сформированность высших психических функций и др. К внешним – социокультурные, экологические, психолого-педагогические условия. В рамках психолого-педагогического фактора рассматриваются психофизиологические основы эффективной организации учебного процесса.

    Необходимым условием сохранения умственной работоспособности на оптимальном уровне является учет ее динамики в процессе проведения учебного занятия. Закономерности динамики умственной работоспособности проявляются в том, что в начале учебного занятия у учащихся происходит врабатывание, затем наступает период устойчивой работоспособности и постепенное ее снижение, приводящее к утомлению.

    Период врабатывания характеризуется организацией произвольного внимания, напряжением. На этом этапе работоспособность невысокая, неустойчивая.

    Этап устойчивой работоспособности проявляется в концентрации внимания, сосредоточенности, продуктивности мышления. Он сменяется периодом компенсаторной перестройки, который характеризуется снижением внимания, темпа деятельности, отвлечениями на занятии.

    После этого наступает утомление. Первыми его признаками являются двигательное беспокойство, изменение почерка, повышенное количество ошибок, снижение темпа работы, а также ее качества. Утомление носит временный характер и проходит при смене видов деятельности или во время отдыха. Именно поэтому в ходе учебных занятий рекомендуется проводить физкультминутки, которые снимают не только мышечное, но и эмоциональное напряжение и позволяют переключиться с одного вида деятельности на другой [2].

    Увеличению периода устойчивой работоспособности способствует рациональная организация учебного занятия. Педагогу в процессе проведения учебного занятия необходимо учитывать, что в среднем врабатывание происходит в течение 3–5 мин. Время зависит от возраста, состояния здоровья, самочувствия, индивидуально-типологических особенностей учащихся, функциональной зрелости организма. Врабатывание удлиняется у медлительных или ослабленных учащихся в 1,5–2 раза, сокращение данного периода приводит к эмоциональному напряжению, повышению тревожности у учеников.

    Функциональная зрелость влияет на продолжительность устойчивой работоспособности, высокую концентрацию внимания, отсутствие отвлечений. При рациональной организации учебного занятия продолжительность устойчивой работоспособности у младших школьников длится около 10–15 мин, у старшеклассников – 25–30 мин, затем происходит ее снижение. Если педагогические условия не соответствуют функциональным особенностям организма, то сокращается период устойчивой работоспособности, быстрее наступает утомление [2].

    Одним из необходимых условий рациональной организации учебного занятия является чередование различных видов деятельности [3]. Для поддержания умственной работоспособности на оптимальном уровне необходимо переключать внимание учащихся с одного вида деятельности на другой, например переходить с чтения на письмо и др. Педагогу также следует учитывать, что частые смены видов учебной деятельности требуют от учащихся дополнительных адаптационных усилий, что способствует росту утомляемости и снижению умственной работоспособности. Чередование различных видов учебной деятельности должно происходить не чаще чем через 10 минут.

    Необходимо учитывать, что монотонность и однообразие также приводят к снижению умственной работоспособности и появлению утомления.

    При проведении учебного занятия учителю необходимо учитывать, что громкая речь вызывает возбуждение центральной нервной системы, учащиеся начинают повышать голос, что приводит к появлению шума и нарушению дисциплины. Этот фактор также вызывает состояние усталости вплоть до появления головной боли. Поэтому в процессе проведения учебного занятия педагогу необходимо контролировать громкость своей речи.

     

    Начало. Продолжение читайте в следующих публикациях.

     

    Список использованных источников

    1. Акимова, М.  К. Психофизиологические особенности индивидуальности школьников: учет и коррекция : учеб. пособие / М. К. Акимова, В. Т. Козлова. – М. : Изд. центр «Академия», 2002. – С. 160.
    2. Безруких, М. М. Психофизиологические основы эффективной организации учебного процесса / М. М. Безруких // Пед. ун-т «Первое сентября». – 2005. – № 21.
    3. Здоровьесбережение учащихся в учреждениях, обеспечивающих получение общего среднего образования (комплексный подход) : метод. рекомендации, 12 июня 2006 г. // Зб. нармат. дак. – Минск, 2006. – С. 54–111.
    4. Михайлова, О. П. Оптимизация умственной работоспособности детей младшего школьного возраста / О. П. Михайлова. – Чита : ЗабГПУ, 2005. – С. 133.
    5. Михайлова, О. П. Умственная работоспособность младших школьников, проживающих в условиях экологического неблагополучия : дис. … канд. психол. наук : 19.00.07 / О. П. Михайлова. – Чита, 2007. – Л. 198.
    6. Сиротюк, А. Л. Природосообразность обучения: дифференцированный или холистический подходы/ А.  Л. Сиротюк // Нар. образование. – 2005. – № 1. – С. 117–123.
    7. Сиротюк, А. Л. Нейропсихологическое и психофизиологическое сопровождение обучения / А. Л. Сиротюк. – М. : Творческий центр, 2003. – С. 282.

     

    Ж. Ф. Ильченко,
    методист высшей категории
    управления мониторинга качества образования
    Национального института образования

    Page 241 - конференция куркина

    7. Транслируемая музыка должна нравиться большинству учащихся.

    8. Суммарное время музыкальных занятий не должно превышать 30,0 –

    40,0 % продолжительности занятий.

    Большое значение имеет не только музыка, которую используют в спорте,

    но и инструменты, с помощью которых эта музыка звучит. Музыку, используе-

    мую во время тренировочных занятий, можно разделить на встречающую и про-

    вожающую.

    Встречающая музыка – это своеобразный заслон от неприятных эмоций,

    переживаний и впечатлений. Задачи этой разновидности музыки таковы: под-

    нять настроение; снять чувство усталости; разгрузить нервную систему.

    Если Вы бываете на спортивных праздниках, то не могли не заметить того,

    что всегда праздник сопровождается музыкой. Начинается встречающая музыка

    за 15 минут до начала праздника или занятий, заканчивается – по сигналу. Встре-

    чающая музыка в самом начале отражает спокойный, неторопливый характер

    ритмики, затем приобретает призывный, импульсивный характер, даёт спортс-

    менам яркие и свежие впечатления. Применять этот вид музыки полезно во всех

    видах спортивных занятий.

    2. Музыка врабатывания. В связи с особенностями деятельности человече-

    ского организма начальный период тренировок характеризуется пониженной ра-

    ботоспособностью. Чтобы ускорить и облегчить врабатывание, используется

    специальная разновидность музыки, способствующая возбуждению двигатель-

    ной деятельности и гармоническому подведению всего организма к высоким фи-

    зическим нагрузкам в основной части занятия.

    3. Лидирующая музыка. Во второй части занятия для замедления процесса

    развития утомления, повышения работоспособности спортсмена и успешности

    выполнения предлагаемых ему заданий используется лидирующая музыка, под

    которую спортсмены непроизвольно приспосабливают ритмику своих движе-

    ний.

    4. Успокаивающая музыка. Успокаивающая музыка применяется в заклю-

    чительной части занятия, где нужно обеспечить направленное снижение функ-

    циональной активности спортсменов и создать благоприятные условия для

    успешного протекания восстановительных процессов в организме. Эта музыка

    успокаивает организм спортсмена, разгружает центры двигательной деятельно-

    сти от чрезмерного, часто одностороннего напряжения за счёт загрузки мало за-

    нятых центров эмоциональной деятельности и переключения внимания.

    5. Провожающая музыка. Задачи провожающей музыки – ускорение про-

    цессов восстановления, переключение внимания и отвлекающих эмоциональных

    подъёмов перед переходом к последующей повседневной деятельности.

    Можно и нужно ли слушать музыку во время тренировок и соревнований:

    полезно это или вредно? Какой эффект дает? Давайте обратимся к имеющимся

    научным исследованиям на эту тему. Нам удалось найти как минимум несколько

    исследований, подтверждающих положительное влияние музыки на спортивные

    результаты.

    Наука подтверждает улучшение результатов под музыку: в беге, на вело-

    тренажере, в силовых упражнениях. Британская ассоциация Науки в Спорте

    предстартовое, врабатывание, истинное и ложное устойчивое состояние (на примере базовых видов спорта). Неблагоприятные предстартовые состояния и способы их предотвращени

    28. Характеристика функциональных состояний спортсмена: предстартовое, врабатывание, истинное и ложное устойчивое состояние (на примере базовых видов спорта). Неблагоприятные предстартовые состояния и способы их предотвращения.

    В ходе систематической тренировке в организме спортсмена возникает ряд различных функциональных состояний, тесно взаимосвязанных друг с другом, где каждое предыдущее влияет на последующее.

    До начала работы возникает предстартовое и собственно стартовое состояние, к которым присоединяется влияние разминки; от качества разминки и характера предстартового состояния (боевая готовность, лихорадка, апатия) зависит скорость и эффективность врабатывания в начале работы, а также наличие или отсутствие мертвой точки. Эти процессы определяют степень выраженности и длительность устойчивого состояния, а от него зависит скорость наступления и глубина развития утомления, что далее обуславливает особенности восстановления.

    Предстартовое состояние – возникает задолго до выступления, мысленная настройка, повышенная мотивация, ↑ о. в, мышечная сила, в крови ↑ уровень гормонов, эритроцитов, гемоглобина, происходит актуализация рабочей доминанты.

    Предстартовые изменения: 1) неспецифические -боевая готовность, лихорадка, апатия (при любой работе) 2) специфические (связанные со спецификой предстоящих упражнений).

    Собственно, стартовое состояние - за несколько часов до старта, далее за несколько минут.

    Врабатывание- переход от покоя к работе до появления врабатывания (переход организма на рабочий уровень, сонастройка различных функций).

    Врабатывание различных функций гетерохронно (сначала враб. двигательные функции, а затем более инертные вегетативные), так же ↑ вариативность (отражает поиск различными функциями рабочего уровня сдвигов, адекватного для данного упражнения) их показателей – с переходом к устойчивому состоянию при работе постоянной мощности вариативность функций ↓. Из вегетативных показателей быстрее нарастают до рабочего уровня:

    -частотные параметры – ЧСС частота дыхания

    -затем V характеристики – УОК, МОК, МОД и глубина дыхания.

    Далее следует ↑ потребления О2, налаживание терморегуляции (потоотделение).

    Мертвая точка- период врабатывания может завершаться появлением «мертвой точки», -↑О2 долг, ↑ лактата в крови, РН ↓ до 7, 2 и ниже, одышка, аритмия -работоспособность резко ↓, -в результате дискоординации двигательных и вегетативных функций. После волевого преодоления при снижении интенсивности работы открывается «второе дыхание».

    Устойчивое состояние- от момента завершения врабатывания до начала утомления.

    Виды: ложное (при работе большой 30 мин. и субмаксимальной до 5 мин. мощности) - когда достигается уровень «мах» потребления О2, которое не покрывает зепросы и образуется О2 долг. Истинное (при работе умеренной мощности - более 30 мин)- потребление соответствует запросу и О2 долг почти не образуется. →только в циклических видах спорта.

    Ациклические упражнения характеризуются переменной мощностью работы, т. е отсутствием классических форм устойчивого состояния. Несмотря на постоянные изменения мощности, после прохождения врабатывания различные соматические и вегетативные показатели устанавливаются в пределах оптимального рабочего диапазона. Анализ изменяющейся ситуации, программирование своих действий, осуществление переключения темпа и структуры движений приводит к большим нагрузкам, в результате чего возникает состояние утомления - ↓ работоспособности, ↓ производительности, не экономичное расходование Е и ↓ функциональных резервов организма, нарушение автоматичности рабочих движений, нарушение координации движений.

    Определение активации по Merriam-Webster

    активный | \ Ak-tə-vāt \

    переходный глагол

    : , чтобы сделать активным или более активным: например,

    а (1) : сделать (что-то, например, молекулу) реактивным или более реактивным

    (2) : для преобразования (чего-то, например провитамина) в биологически активное производное

    б : сделать (вещество) радиоактивным

    c : для обработки (вещества, такого как углерод или оксид алюминия) с целью улучшения адсорбционных свойств

    г (1) : для создания или официального учреждения (организованной группы, такой как военное подразделение) с необходимым персоналом и оборудованием.

    (2) : принять (физическое лицо или подразделение) на действительную военную службу

    Определение деактивировать Merriam-Webster

    де · активировать | \ (ˌ) dē-ˈak-tə-vāt \

    деактивировано; деактивация; деактивирует

    переходный глагол

    : сделать неактивным или неактивным деактивировать бомбу деактивировать химическое соединение

    Определение

    в кембриджском словаре английского языка

    Некоторые взимают плату за активацию , ежемесячную плату за обслуживание, плату за снятие наличных, плату за перезагрузку и плату за бездействие. Активация самого света не имеет ничего общего с активацией триггера.

    Еще примеры Меньше примеров

    Многие умственные процессы или способности зависят от паттернов активации в определенных областях мозга.Длительная активация иммунной системы, как при аутоиммунном заболевании, также, похоже, сопровождается депрессией. Учитывая способ работы мозга, активация одного мировоззрения будет подавлять другое мировоззрение.Медицинские учреждения могут выбрать или отказаться от активации . Между тем, у женщин, страдающих ожирением, система вознаграждения мозга имела более низкую активацию нейронов . У женщин, страдающих анорексией, системы вознаграждения в их мозгу имели более высокую активацию нейронов . Такая активация , можно сказать, является необходимым условием зависимости.Это важно, потому что люди с большей активацией левой префронтальной коры быстрее восстанавливаются от негативных эмоций, таких как гнев, отвращение и страх.Мы также проигнорировали стандартную плату за активацию , поскольку операторы связи довольно часто снимают ее во время рекламных акций. Теперь стратегическая активация и взаимодействие имеют решающее значение, а для этого жизненно важно настоящее сотрудничество.

    Эти примеры взяты из корпусов и из источников в Интернете. Любые мнения в примерах не отражают мнение редакторов Cambridge Dictionary, Cambridge University Press или его лицензиаров.

    Почему активация - самая важная пиратская метрика для роста SaaS

    Если вы работаете в SaaS-компании, вы можете подумать, что хорошо разбираетесь в пиратских показателях.Вы, вероятно, можете повторять их - привлечение, активация, удержание, направление и доход - и вы даже можете вспомнить, откуда они пришли (спасибо, Дэйв МакКлюр).

    Но насколько глубоко вы действительно понимаете эти показатели? Знаете ли вы, какие пиратские показатели вы упускаете из виду - или чего это вам стоит?

    Большинство небольших, но растущих SaaS-компаний в первую очередь сосредотачиваются на привлечении пользователей и их продвижении в воронку продаж. Затем они сосредотачиваются на том, чтобы удержать этих пользователей и превратить их в постоянных постоянных клиентов.Замечательно.

    Но многие компании недооценивают важность второго A в McClure AARRR - активации .

    Помощь новым пользователям в достижении их первого аха-момента и достижении успеха с вашим продуктом на ранней стадии имеет огромные последующие эффекты. Чтобы понять, как лучше всего оптимизировать путь к покупке, вам нужно сначала понять, насколько активация влияет на ваш рост.

    Что такое пиратские показатели?

    Давайте на минутку вернемся к основам: что такое пиратские показатели?

    Пиратские метрики - забавное название для серьезного набора метрик SaaS, которые составляют 5-ступенчатую структуру для роста SaaS , впервые задуманную бизнес-ангелом и основателем 500 Startups Дэвидом МакКлюром.

    Часть того, что делает структуру настолько мощной, заключается в том, что она побуждает разработчиков продукта выходить за рамки тщеславия:

    «МакКлюр избавил людей от тщеславия - сколько людей смотрит на мою страницу? - и заставил задуматься обо всем потребителе в целом. жизненный цикл, наиболее эффективный способ его разбивки и способы улучшения каждой части. Это было море перемен в том, как основатели думали о своем бизнесе ». - Арчана Мадхаван, менеджер по маркетингу продукта в Amplitude

    В нашей модели мы определяем каждую пиратскую метрику (также называемую метрикой AARRR ) как:

    • Приобретение - количество пользователей, которые взаимодействуют с вашим продукт
    • Активация -% пользователей, достигших успеха
    • Доход - средняя сумма контракта (или ACV), которую пользователь платит в месяц
    • Удержание -% пользователей, которые придерживаются вашего продукта, месяц за месяцем
    • Реферал -% текущих пользователей, которые ссылаются на новых пользователей

    Сравнение пиратских показателей

    Порядок исходных пиратских показателей напоминает модель дохода freemium - McClure помещает доход после удержания и реферала, как freemium приложения делают.

    Исходная пиратская метрика

    Но модель от бесплатного к платному доходу , в которой компании предлагают бесплатную пробную версию, а затем переводят пользователей на платные планы, становится все более популярной. Пользователи SaaS по подписке часто приобретаются через ту или иную форму бесплатного плана или бесплатного пробного периода. Затем монетизация происходит, когда эти пользователи подписываются на платные планы подписки и становятся платными клиентами.

    Наша модель отражает это, размещая доход сразу после активации.

    Наша модель оставляет аббревиатуру AARRR невредимой.

    Активация - или момент, когда покупатель достигает обещанной ценности вашего продукта - отражает, насколько эффективно вы тратите деньги на привлечение клиентов.

    Чем выше скорость активации, тем выше эффективность. Активация также напрямую определяет доход, потому что вы должны иметь возможность показать пользователям бесплатной пробной версии ценность вашего продукта, чтобы убедить их заплатить за него.

    Короче говоря, активация - это невероятно важный показатель, который нужно измерить и оптимизировать.

    Для предприятий, основанных на подписке , влияние процентных улучшений со временем усиливается. Например, если у вас 10 000 клиентов, увеличение удержания клиентов на 10% окажет гораздо большее влияние на удержание клиентов, чем если бы у вас было 100 клиентов.

    Чтобы продемонстрировать устойчивый эффект каждой пиратской метрики, мы создали калькулятор для моделирования влияния каждой метрики на ежемесячный регулярный доход (MRR) через 12 месяцев.

    Мы решили рассчитывать MRR, а не ARR, потому что для стартапов и растущих предприятий небольшие изменения могут иметь большое значение, и полезно следить за частыми, постепенными изменениями в деловой активности.

    Вот посмотрите на калькулятор:

    Мы выбрали расчет MRR, а не ARR, потому что для стартапов и растущих предприятий небольшие изменения могут иметь большое значение, и полезно следить за частыми, постепенными изменениями в деловой активности .

    Чтобы смоделировать влияние каждой метрики на MRR, давайте сначала вычислим, каким будет MRR через 12 месяцев с каждой пиратской метрикой, установленной на отраслевом эталоне:

    • Приобретение : 5000 пользователей в месяц
    • Активация : 30% пользователей, успешно использующих продукт
    • Доход : 100 долларов США на клиента в месяц
    • Удержание : 97% удержание клиентов в месяц
    • Рефералы : 22% пользователей направляют новых пользователей каждый месяц

    Затем, по одному Во-первых, мы улучшим каждую пиратскую метрику на 25% и рассчитаем влияние на MRR через 12 месяцев.Опять же, это:

    процентная разница в доходе между эталонным показателем и эталонным показателем + 25% роста.

    Давайте поместим это в контекст с некоторыми гипотетическими числами, чтобы смоделировать, как эти различные метрики могут повлиять на вашу прибыль.

    Некоторые примечания к нашей методологии

    Цель этой модели - позволить вам представить, как каждая пиратская метрика оказывает прямое влияние на вашу прибыль.

    Тем не менее, наша модель является упрощенным представлением гипотетической, небольшой, но растущей SaaS-компании .

    В этой модели мы представляем, что можем контролировать все эти другие факторы и изолировать каждую пиратскую метрику один за другим. Конечно, в реальной компании эти изменения не происходят на пустом месте и будут влиять друг на друга.

    Также важно отметить, что относительная важность каждой метрики будет меняться в зависимости от вашей вертикали, вашего продукта и стадии вашего роста. Например, если у вас уже есть обширная клиентская база, процентное увеличение удержания будет иметь гораздо больший эффект, чем такое же постепенное увеличение клиентской базы меньшего размера.Поскольку мы используем процентную разницу в качестве эквалайзера, относительная важность каждой метрики не является абсолютной.

    Мы настоятельно рекомендуем вам включить в калькулятор свои собственные бизнес-метрики в качестве ориентиров для точного расчета того, насколько важна каждая метрика для роста вашей SaaS-компании.

    Давайте подробнее рассмотрим каждую из этих метрик, чтобы вы могли начать применять нашу модель.

    Приобретение определяет размер воронки по пользователям.

    Показатели активации могут включать все, от просмотров страниц до потенциальных клиентов (SQL).В нашей модели привлечение измеряет количество пользователей, вступающих в бесплатную пробную версию. Предположим, что для нашего эталонного показателя было зарегистрировано 5000 бесплатных пробных подписок. Вы можете использовать этот номер или ввести свой собственный - если вы не знаете ежемесячных подписок на бесплатную пробную версию, просто прикиньте.

    Согласно исследованию SaaS-компаний, проведенному Алексом Тернбуллом, генеральным директором и основателем Groove, в среднем 8,4% трафика конвертируется в пробный.

    Используя нашу оценку 5000 бесплатных пробных подписок, мы подсчитаем, как 25% -ный рост в нашем тесте на приобретение повлияет на 12-месячный MRR через год:

    Как вы можете видеть, увеличение количества приобретений на на 25% привело к 25% рост MRR .Имеет смысл, что эти подъемы равны, потому что привлечение определяет размер вашей воронки.

    Следовательно, , если вы приобретете в 10 раз, вы в 10 раз увеличите свой MRR . И это довольно неинтересно. Не волнуйтесь - других показателей имеют большее влияние на MRR.

    Активация - узкое место восходящего потока

    Активация происходит, когда пользователи впервые достигают обещанного вами значения. Выражается как процент активированных пользователей от общего числа привлеченных пользователей.

    В качестве эталона для коэффициента активации мы выбрали 30%, исходя из печальной реальности адаптации мобильных приложений и нашего собственного опыта, помогающего компаниям улучшить процесс адаптации пользователей.

    Вы можете использовать этот тест для собственных расчетов или получить данные о месячном проценте активированных пользователей. Активация выглядит по-разному для каждого продукта, в зависимости от момента, когда каждый продукт интересует. Убедитесь, что вы точно определили, что определяет активированного пользователя, чтобы вы понимали, что делать с данными, которые вы просматриваете!

    Вот как активация влияет на MRR:

    Увеличение активности на на 25% привело к увеличению MRR на 34,3% через 12 месяцев. Оказывается, метрика, на которую вы не обращали внимания, может дать вам огромную прибыль.

    В нашей модели «от бесплатного к платному» активация напрямую определяет, какой доход будет приходиться на дверь. Это делает активацию важной метрикой восходящего потока, которая влияет не только на доход от новых пользователей, но и на регулярный доход от существующих пользователей.

    И помните, что в нашей упрощенной модели мы не рассчитываем эффекты, которые увеличение одной метрики может иметь на другие. В действительности, увеличение активности, вероятно, приведет к увеличению удержания и рефералов, что сделает увеличение MRR еще большим.

    Бонус: как измерить активацию

    То, что представляет собой событие активации, отличается для каждого продукта. Чтобы по-настоящему понять, какое действие приводит к первому ага-моменту пользователя, вам необходимо внимательно изучить карту пути пользователя, поговорить с пользователями и реализовать отслеживание этого действия.

    Примеры активации: Когда пользователь завершает свою первую поездку с Uber или Lyft, когда клиент получает доставку продуктов от Instacart, когда новый клиент Gmail отправляет свое первое электронное письмо и т. Д.

    Доход определяет размер воронки в долларах.

    В нашей модели доход представляет собой ACV, или среднюю стоимость контракта, которую пользователь платит в месяц.

    Для простоты мы смоделировали контракт на подписку среднего размера для компании SMB SaaS и установили доход в 100 долларов. В своих собственных расчетах вы можете ввести свою собственную среднюю стоимость контракта для ориентира выручки.

    Затем мы можем рассчитать влияние выручки на MRR:


    Увеличение выручки на 25% соответствует увеличению MRR на 25%.

    В нашей модели доход выполняет ту же функцию, что и приобретение : оба показателя являются фиксированными числами, а не процентами, как другие пиратские показатели. Они оказывают одинаковое влияние на чистую прибыль. Приобретение определяет размер воронки с точки зрения количества пользователей, а доход задает размер воронки в долларах.

    AARRR: Удержание - узкое место в нисходящем направлении.

    Удержание измеряет количество пользователей, которые продолжают платить за ваш продукт месяц за месяцем.Как правило, процент удержания намного выше, чем процент активации, потому что легче заставить пользователей сохранить привычку, чем завести ее.

    Мы используем 97-процентный ориентир для ежемесячного удержания для компаний малого и среднего бизнеса, по наблюдению Redpoint VC Tomasz Tunguz и подтвержденному Point Nine Capital VC Clement Vouillon. Если у вас есть ежемесячные данные об удержании клиентов для вашей компании, вы можете ввести этот показатель в качестве ориентира в калькуляторе.

    Давайте посчитаем влияние удержания на 25% на MRR:

    Эффект удержания на MRR больше всего похож на эффект активации - они оба являются узкими местами, основанными на процентном соотношении.Они могут увеличивать или уменьшать размер воронки.

    В нашей модели оплата происходит при активации. Если бы платеж происходил в когорте удержания, активация оказала бы меньшее влияние на доход. Если в вашем бизнесе используется модель платного и бесплатного использования, вы можете попробовать ее на своих собственных данных, чтобы увидеть относительные различия в улучшении активации и улучшении удержания.

    Бонус: как измерить удержание

    Проведите когортный анализ, чтобы изучить показатели удержания и оттока и выяснить, где происходит падение.В зависимости от вашей бизнес-модели вы можете измерять дневные коэффициенты удержания; для большинства продуктов, которые не зависят от ежедневной вовлеченности, более полезны ежемесячное удержание и процент оттока.

    AARRR: Рефералы - это вишенка на торте

    Рефералы измеряют процент текущих пользователей, которые успешно привлекают новых пользователей в вашу воронку. Таким образом, рефералы измеряются как процент от всей вашей существующей пользовательской базы, а не только от ваших новых пользователей.

    Мы посчитали, основываясь на тестах рефералов, и определили, что 22% являются хорошим ориентиром для успешных SaaS-компаний.Если у вас есть эти данные, вы всегда можете заменить эталонный показатель своей реферальной ставкой.

    Давайте посчитаем влияние повышения на 25% на наш эталон рефералов:

    Как видите, повышение на 25% от нашего эталонного показателя рефералов привело к неутешительному увеличению MRR на 7,4% (). Для людей, ориентированных на рост, которые считают, что вирусные петли - это Святой Грааль, это число может стать шоком.

    Почему активация - самая важная пиратская метрика для роста MRR

    В нашей модели разница в активации 25% увеличила MRR на:

    • 9.На 3% больше , чем такое же процентное увеличение привлечения
    • 3,3% больше , чем такое же процентное увеличение удержания

    Эти значения зависят от контрольных показателей, которые мы выбрали в нашей упрощенной модели. Но при сравнении влияния каждой пиратской метрики на MRR становится ясно, что активация оказывает огромное влияние на вашу прибыль. Если вы по-прежнему упускаете из виду эту метрику SaaS, вы упускаете неиспользованный доход и возможности для роста.

    Бонус: как измерять рефералов
    1. ‍ Следите за своим баллом NPS , чтобы следить за тем, насколько ваши существующие клиенты довольны вашим продуктом.
    2. ‍Отследите вирусный коэффициент - количество пользователей, которых покупатель ссылается на ваш продукт. Высокий вирусный коэффициент приводит к экспоненциальному росту.

    Что дальше

    Итак, что вы можете сделать с этими показателями теперь, когда вы знаете, насколько они важны? Как повысить уровень активации и добиться этого успеха?

    Для начала вы можете еще раз взглянуть на процесс адаптации вашего пользователя. Спросите себя: доводит ли этот первый пользовательский опыт новых пользователей до их счастливого момента? Можем ли мы помочь им добраться туда быстрее, улучшив обмен сообщениями в приложении или упростив процесс адаптации? (Ответ на последний вопрос почти всегда «да».")

    Если вы еще этого не сделали, рассмотрите возможность использования стороннего инструмента, такого как Appcues, который позволяет вам быстро и часто создавать и повторять сообщения в приложении. Таким образом вы можете экспериментировать с различными сообщениями, не оказывая давления на разработчика. ресурсов.

    Некоторые способы использовать обмен сообщениями в приложении для увеличения пиратских показателей:

    Зайдите в Калькулятор пиратских показателей, чтобы вычислить некоторые числа. Выясните, какую часть пользовательского пути вам нужно оптимизировать в своей собственный продукт, чтобы получить наибольший подъем.А потом оптимизируйте его!

    6 дополнительных шагов для удвоения скорости активации

    Представьте, что вы воплощаете в жизнь мечту маркетолога.

    Вы приобретаете сотни, даже тысячи клиентов каждый день, потому что ваш продукт и маркетинг - это всего , а это потрясающих. Ваша команда, супруга (или партнерша в Tinder) и семья в восторге от того, что ваша компания с каждым днем ​​становится все более ценной.

    Однако все это ничего не значит, если игнорировать одну ключевую метрику - активация .

    Активация - один из важнейших показателей для любой SaaS-компании. Это показатель того, сколько пользователей предпринимают определенные действия, чтобы получить пользу от продукта. В случае Twitter этим действием может быть подписание на шесть других учетных записей или отправка двух твитов.

    В сегодняшнем посте мы рассмотрим 6 дополнительных шагов для активации пользователей и клиентов. Но сначала…

    Почему важна активация?

    Большинство компаний (справедливо) озабочены привлечением пользователей, но не уделяют должного внимания активации.Мало кто понимает, что активация играет важную роль в привлечении пользователей.

    Представьте, что вы (и ваши конкуренты) можете потратить 10 долларов на Facebook, чтобы зарегистрировать одного пользователя, и что вы зарабатываете 20 долларов за каждого вашего клиента. Предположим также, что только 50% ваших потенциальных клиентов, подписавшихся на пробную версию, активируются.

    В целом, ваши маркетинговые расходы окупаются: 20 долларов x 50% активация = 10 долларов, которые вы потратили на Facebook. Если вы можете повысить активацию с 50% до 60%, ваш маркетинговый канал внезапно станет прибыльным: 20 долларов x 60% = 12 долларов.

    Отличная работа! Увеличение (благодаря улучшенной активации) означает, что вы можете с выгодой тратить больше на рекламу, привлекать больше пользователей и получать больше поддержки!

    Шаг 1. Начать отслеживание!

    Настройте правильную аналитику. Я настоятельно рекомендую использовать надежный аналитический инструмент для отслеживания действий, которые пользователей совершают в вашем продукте. В Octoboard есть шаблон с использованием Google Analytics, который показывает, сколько новых и вернувшихся пользователей посещают ваш сайт.

    Шаг 2. Составьте план идеального потока клиентов

    В моей последней компании первое, что мы сделали для улучшения нашей отстающей активации, - это измерили действия, которые предпринимали наши самые успешные клиенты.

    Airbrake - это инструмент отслеживания ошибок, который разработчики используют для выявления ошибок, которые могут возникнуть в их программном обеспечении. Итак, чтобы покупатель получил от продукта максимальную отдачу, ему нужно было отслеживать свои ошибки!

    Это была не просто гипотеза. Изучив данные, мы увидели, что пользователи, зафиксировавшие ошибку, примерно на 300% чаще остаются клиентами, чем те, кто этого не сделал. Разобравшись в этом, мы перестроили процесс активации, чтобы как можно больше людей фиксировали свои ошибки.

    В идеальном потоке клиентов пользователь:

    1. Подпишитесь на Airbrake
    2. Указывает, какой язык программирования они используют (Ruby, Python, PHP и т. Д.)
    3. Устанавливает и развертывает несколько строк кода в своем приложении
    4. Регистрирует свою первую ошибку
    5. Помечает ошибку как устраненную на своей панели инструментов

    Чтобы получить представление о том, как это выглядит для другого продукта, давайте рассмотрим пример Bingo Card Creator, инструмента, который помогает учителям создавать и загружать индивидуальные карты бинго для своих планов уроков.Идеальный поток клиентов Bingo Card Creator выглядит так:

    Из Bingo Card Creator

    В этом случае идеальный клиент регистрируется, попадает на свою информационную панель, создает список, настраивает свой список карточек бинго, планирует тираж и затем загружает карточки.

    Найдите минутку и наметьте идеальный поток для ваших клиентов. Какие действия предпринимают ваши самые активные клиенты? Посмотрев на свою аналитику, на каком этапе больше всего уходят клиенты?

    Как только вы выясните, где люди не могут активироваться, пора выяснить, почему.

    Шаг 3: Учитесь!

    Активацию

    можно разбить на несколько этапов, что позволяет точно определить области, требующие наибольшей работы.

    В случае с Bingo Card Creator, описанном выше, вы можете видеть, что наибольшее падение происходит, когда пользователи пытаются перейти от создания списка к его настройке. Только 82% пользователей завершают этот шаг по сравнению с 86% + по остальной части воронки.

    Почему это?

    На данный момент у вас есть 2 варианта. Вы можете либо вслепую протестировать различные потоки подключения и другие триггеры, чтобы улучшить этот шаг активации, либо вы можете поговорить с людьми ( ах!).

    Лично я бы выбрал второй вариант и спросил пользователей, почему они не могут создать свои списки. Вы можете получить эти данные несколькими способами:

    1. Позвоните людям, которые еще не завершили ключевой этап. (Если нужно, подкупите их подарочными картами. Вы будете удивлены, насколько хорошо подарочная карта или футболка работают для людей, зарабатывающих более 100 тысяч долларов в год.)
    2. Настройте инструмент для проведения опросов, например Qualaroo.
    3. Наблюдайте, как пользователи проходят процесс адаптации. Сделайте это вживую (если возможно) или используйте такой инструмент, как UserTesting или CrazyEgg.

    Допустим, вы разговариваете с 15 людьми, которые создали списки карточек бинго, но не настроили свои списки. Вы обнаруживаете, что 9 из них не могли придумать, как настроить список, и планировали закончить его позже. Это огромная идея . Это означает, что, показывая пользователям, как настраивать их списки, вы должны улучшить свою активацию.

    Шаг 4. Упростите задачу

    Чтобы улучшить активацию, упростите работу . Часто это означает уменьшение трений, с которыми пользователь сталкивается в вашем продукте.Общие причины трения:

    1. Ненужные поля формы

    Сравните эти 2 формы:

    против

    2. Визуальное трение

    Сравните Бонобо и Лингс Тачки. Какой чище?

    Чтобы увидеть / услышать LingsCars в полной мере, вам нужно посетить сайт.

    Вот еще несколько способов упростить задачу:

    Сократите количество шагов, которые нужно сделать пользователям .Например, если вы разрешите новым пользователям импортировать контакты из Facebook, чтобы им не приходилось вручную вводить адреса электронной почты своих друзей, это значительно упростит процесс и повысит вероятность того, что пользователи выполнят это действие.

    Уточнить язык. Можете ли вы сказать то, что вы хотите сказать меньшим количеством слов, при написании текста на своем веб-сайте? Язык должен быть ясным, ориентированным на действия и кратким.

    Повышение производительности сайта. Время загрузки, прокрутка и производительность страницы имеют значение как для SEO, так и для пользователей.

    Шаг 5. Повторное привлечение пользователей

    Повторное привлечение пользователей после того, как они выпали из воронки, - еще один способ заставить их активироваться.

    Электронная почта

    - отличный способ сделать это. Возвращаясь к нашему примеру Bingo Card Creator, вы можете отправить электронное письмо всем пользователям, которые создают список, но не настраивают его. В электронном письме пользователям будет показано, как настраивать списки, и указаны причины, по которым кто-то захочет это сделать.

    Вот несколько инструментов, которые можно использовать для привлечения пользователей:

    Отличная поддержка .Хорошая поддержка очень важна для улучшения активации и создания доброй воли клиентов. Один из полезных приемов - отметить пользователей, которые зарегистрировались за последние 30 дней, и убедиться, что они получают приоритетную поддержку. Это не только улучшает качество обслуживания клиентов, но и позволяет узнать типичные проблемы, с которыми клиенты сталкиваются в течение первых 30 дней. Затем вы можете написать документацию по решению таких распространенных проблем.

    Автоматические приветственные письма . Отправьте персонализированное электронное письмо в течение часа после регистрации пользователя.В электронном письме просто спросите, чем вы можете помочь или они что-то не понимают. Это дает новым пользователям возможность задавать вопросы и дает вашей команде понимание проблем, с которыми сталкиваются новые пользователи. Некоторые компании идут еще дальше и пытаются звонить каждому новому пользователю, который регистрируется. Часто такие разговоры - отличное время, чтобы обсудить, почему пользователь зарегистрировался и что они надеются получить от вашего продукта. Вы также можете понять, насколько вероятно, что они обновятся в будущем.

    Входящий поток .Создание учебного пособия по адаптации для начинающих пользователей может значительно повысить скорость активации. Twitter - отличный тому пример. Ваш опыт при регистрации новой учетной записи на полностью отличается на от опыта, который у вас есть в остальное время, когда вы являетесь активным пользователем Twitter.

    Письма о жизненном цикле . Мы коснулись этого выше, но электронные письма жизненного цикла, которые знакомят пользователя с новыми функциями, особенно если вы можете основывать их на действиях, которые клиент уже предпринял в вашем приложении, - это огромных для повышения скорости активации.Подобные письма вы получите, если зарегистрируетесь в Twitter, но ни на кого не подпишетесь. Twitter знает, что количество людей, на которых вы подписаны, является ключевым показателем активации, и они будут отправлять электронные письма с предложениями людей, на которых вы, возможно, захотите подписаться.

    Снижая трение с вашим продуктом и настроив системы для привлечения пользователей, которые отказываются от вашего продукта, вы готовы к последнему шагу!

    Шаг 6: Промыть и повторить

    Повышение скорости активации - постоянная задача, но она приносит огромные дивиденды.После развертывания нового процесса адаптации, реализации последовательности жизненного цикла электронной почты или тестирования более простого языка обязательно измерьте и посмотрите, что работает (а что нет). Если активация повысилась, внесите улучшения и начните еще один тест!

    Вот и все - 6 шагов для повышения скорости активации. Надеюсь, после прочтения этого поста вы начнете улучшать свою активацию, что поможет тысячам других клиентов полюбить ваш продукт.

    Каковы ваши отличные идеи относительно способов улучшения активации?

    Об авторе: Джастин Марес - соавтор Traction, руководства для стартапов по привлечению клиентов.

    Узнайте, как мое агентство может привлечь огромное количество трафика на ваш веб-сайт

    • SEO - разблокируйте огромное количество SEO-трафика. Смотрите реальные результаты.
    • Контент-маркетинг - наша команда создает эпический контент, которым будут делиться, получать ссылки и привлекать трафик.
    • Paid Media - эффективные платные стратегии с четкой окупаемостью инвестиций.

    Заказать звонок

    Руководство для новичков по активации бренда

    Такой термин, как «активация бренда» почти наверняка вызовет скептицизм среди современных маркетологов.

    В эпоху информационной перегрузки маркетологи сталкиваются с проблемой отделения актуальных тенденций от действительно ценных бизнес-тактик. Но мы здесь, чтобы сказать вам следующее: активация бренда - это гораздо больше, чем модное словечко в отрасли.

    В прошлом это считалось просто бонусом, если бренд находил отклик у аудитории на личном уровне. Эти личные связи необходимы для успеха современного бизнеса. На самом деле, когда речь идет о решениях о покупке B2B, личная ценность вдвое превышает ценность бизнеса (источник).Маркетологи постоянно ищут новые способы установить более глубокие личные связи между своим брендом и целевой аудиторией. Вход, активация бренда.

    Сегодня мы расскажем вам о концепции активации бренда, о том, почему это ценная практика брендинга, а также предложим несколько советов и примеров, которые помогут вам в успешной активации бренда. Давай займемся этим!

    Что такое активация бренда?

    Активация бренда - это кампания, событие или взаимодействие, посредством которых ваш бренд повышает осведомленность и налаживает прочные связи с вашей целевой аудиторией.Большинство активаций бренда являются интерактивными, что позволяет аудитории напрямую взаимодействовать с брендом и его продуктами.

    Определение активации бренда часто неверно истолковывают или путают с более общими стратегиями брендинга. Путаница понятна: повышение осведомленности и установление связи с аудиторией действительно находится в центре внимания большинства инициатив по брендингу и маркетингу.

    Но активация бренда относится к конкретной кампании или событию, изолированному опыту с единственной целью повышения вашего бренда, а не к общему, непрерывному процессу брендинга.


    Почему важна активация бренда?

    Представьте, что ваша компания только что открылась вчера. Вы знаете свою целевую аудиторию, но они не знают вас, а те немногие, кто знает ваш бренд, не имеют к нему никакого отношения. Чтобы ваш бренд стал успешным, вам нужно произвести фурор. Вам нужно привлечь внимание. Вы должны дать своей аудитории повод восхищаться вашей компанией. Короче нужно активировать вашего бренда.

    Согласно HubSpot, активация бренда - это разовые личные события, опыты и взаимодействия, которые создают прочные эмоциональные связи между брендом и его целевой аудиторией (источник).

    Активация бренда оживит ваш бренд, привлечет внимание новой аудитории и изменит то, как ваша существующая аудитория воспринимает вас. А при правильном подходе активация бренда может быть чрезвычайно эффективной - 98% людей склонны покупать продукты бренда после участия в активации (источник).


    4 типа активации бренда

    Это правда, что активация бренда требует большой подготовительной работы, возможно, большей, чем типичная маркетинговая кампания или мероприятие по активации.Но хорошая новость в том, что современные маркетологи, которые хотят активировать свой бренд, имеют в своем распоряжении широкий спектр возможностей.

    Давайте рассмотрим некоторые из наиболее эффективных стратегий маркетинга и активации бренда, которые вы можете попробовать сегодня.

    1. Экспериментальный маркетинг

    Экспериментальный маркетинг, иногда называемый маркетингом вовлечения, - это стратегия активации, при которой бренд создает иммерсивный реальный опыт с целью взаимодействия со своей аудиторией.Этот опыт касается не только конкретных продуктов бренда, но и ценностей, в которые бренд верит, и настроений, которые он хочет донести до своей аудитории.

    Например, предположим, что вы хотите использовать экспериментальный маркетинг для продвижения программного обеспечения для редактирования фотографий. Вы создаете всплывающую фотобудку, где люди могут фотографироваться со своими друзьями, а затем получать стилизованные отредактированные фотографии, чтобы забрать их домой. Эта кампания повышает осведомленность о вашем бренде и вызывает интерес к вашему продукту, обеспечивая при этом интересный и интересный опыт для вашей аудитории.

    Большинство экспериментальных маркетинговых кампаний предполагают живое участие, часто как часть более крупного мероприятия или шоу. Но технологии виртуальной и дополненной реальности также проложили путь к цифровому маркетингу, основанному на опыте. Виртуальные туры, игры и интерактивный контент позволяют вашей аудитории взаимодействовать с вашим брендом, не выходя из дома.

    2. Примеры и бесплатные пробные кампании

    Примерная кампания - одна из самых проверенных форм активации бренда.Цель проста: вы позволяете людям попробовать продукт бесплатно в надежде, что он им понравится и они захотят потратить на него деньги или на аналогичные предложения от вашего бренда.

    Имейте в виду, что есть правильный и неправильный способ провести пробную кампанию. Подумайте о всех случаях, когда вы изо всех сил пытались избежать чрезмерного рвения продавца в торговом центре, который пытался насильно дать вам в руки бесплатный энергетический напиток, закуску или случайную безделушку. Это неприятно и не вдохновляет вас проверить или хотя бы вспомнить рассматриваемый бренд.

    Вместо того, чтобы приставать к незнакомцам в неидеальных условиях, выбирайте среду с умом. Если вы хотите провести личную демонстрационную кампанию, подумайте о предстоящих мероприятиях, которые, вероятно, посетит ваша целевая аудитория.

    К счастью, провести пример кампании в цифровом виде еще проще. Просто составьте список адресов клиентов и отправьте им неожиданный образец одного из ваших продуктов. Включите сообщение с просьбой к получателю поделиться изображением бесплатного образца в социальных сетях.Или, если ваша компания продает нематериальные продукты, такие как программное обеспечение и технические решения, вы можете создать кампанию по электронной почте, предлагающую бесплатную пробную версию вашего продукта.

    3. Активация бренда в магазине

    Цель активации бренда - наладить прочные связи между вашим брендом и аудиторией. Естественно, нет лучшей настройки для активации бренда, чем штаб-квартира компании.

    Этот метод наиболее популярен среди розничных продавцов и других брендов B2C. Они проводят мероприятия в своих магазинах, предоставляют такие услуги, как еда и напитки, и позволяют своей аудитории лично увидеть и попробовать продукты.В идеале люди оставляют опыт с новой оценкой этих брендов и того, как они относятся к своим клиентам.

    Однако эта форма активации бренда менее распространена среди B2B-брендов. Мы понимаем, почему - столы и кабинки не вызывают такой же привлекательности, как обычные магазины.

    Но бизнес-офис все еще может быть благодатной почвой для активации на месте. Например, вы можете пригласить свою целевую аудиторию на пикник за пределами вашего офиса, чтобы отпраздновать начало лета.Наслаждаясь бесплатными хот-догами и гамбургерами, покупатели получают возможность напрямую взаимодействовать с людьми, которые создают, продают и продают ваши продукты.

    4. Отраслевые мероприятия и выставки

    И последнее, но не менее важное: выставки и отраслевые мероприятия предоставляют широкие возможности для активизации вашего бренда. Независимо от того, бронируете ли вы место для фирменного стенда в выставочном зале или проводите живой семинар или презентацию, эти мероприятия повышают авторитет бренда и знакомят с вашим брендом новую аудиторию.Кроме того, отраслевое мероприятие - идеальное место, чтобы опробовать другие методы активации бренда, такие как экспериментальный маркетинг и бесплатные раздачи подарков.

    В прошлом мы уже обсуждали несколько советов по событийному маркетингу, поэтому продолжим. Но если вы хотите активизировать свой бренд, посетив или проведя мероприятие, вот несколько отличных статей, которые помогут вам начать работу:


    4 совета по эффективной активации бренда

    Прежде чем мы рассмотрим несколько вдохновляющих примеров, давайте рассмотрим несколько важных советов, которые следует помнить при следующей активации бренда.Независимо от того, какой метод и настройку вы выберете, эти рекомендации помогут вам создать наиболее полезный опыт для вашей аудитории.

    1. Уважайте свою аудиторию.

    Активация бренда часто получает менее благоприятное название «рекламный трюк». Это чрезмерные, раздражающие, прозрачные попытки привлечь внимание к вашему бренду любой ценой. Скажем так, покупатель будет помнить о неудобном взаимодействии с брендом, но не так, чтобы он выиграл больше бизнеса.На самом деле, когда активация бренда идет не так, как надо, это может иметь совершенно противоположный эффект. Плохая активация бренда кажется навязчивой, раздражающей и выходит за рамки личных границ. Это приводит к тому, что потенциальные клиенты и клиенты намеренно стараются изо всех сил избегать вашей компании.

    Обязательно планируйте и готовьте активацию вашего бренда с учетом вашей аудитории. Эти кампании должны быть веселыми и увлекательными, но избегайте любых действий, не относящихся к бренду, неуместных или раздражающих. В случае сомнений мы рекомендуем обсудить вашу идею с некоторыми из ваших ведущих клиентов, чтобы оценить их реакцию.

    2. Сделайте свой бренд более человечным.

    Взаимодействие с людьми - это самый быстрый способ начать конструктивные отношения с вашей целевой аудиторией. Независимо от того, какой метод активации бренда вы выберете, важно привлекать реальных людей, которые представляют ваш бренд.

    Например, гигантский рекламный щит на оживленном шоссе может привлечь внимание к вашему бренду. Но всплывающая будка, управляемая тремя вашими настоящими сотрудниками, - это гораздо более личный и эффективный способ активизировать ваш бренд.Взаимодействие с людьми открывает лицо вашей компании, что делает ваш бренд более человечным и делает вас более привлекательным и заслуживающим доверия.

    3. Удивите свою аудиторию - но не шокировав ее.

    Успешная активация бренда - это своего рода путь по канату: он должен соответствовать бренду и уважать вашу аудиторию, но он также должен удивлять и радовать вашу аудиторию. Элемент неожиданности - действенный инструмент для любого бренда. Когда ваша аудитория не ожидает веселого и увлекательного опыта, это становится еще более приятным.

    Проявите творческий подход и рискните активизировать свой бренд, не отклоняясь слишком далеко от основных ценностей своей компании. Подумайте об этом так: активация бренда - это возможность немного раскрасить границы - просто убедитесь, что вы раскрашиваете на той же странице, что и ваши клиенты.

    4. Слушайте отзывы.

    Активация бренда сосредоточена на взаимодействии с вашей аудиторией. Но для того, чтобы это взаимодействие было эффективным, оно должно быть улицей с двусторонним движением. Ваша аудитория должна уходить от опыта с более глубоким пониманием и признательностью к вашему бренду, и наоборот.

    Убедитесь, что вы собираете отзывы до, во время и после активации бренда. Используйте социальное слушание, чтобы оценить тон публичного обсуждения кампании. Задокументируйте положительные и отрицательные взаимодействия, происходящие во время активации, будь то цифровая кампания или активная деятельность. Мы также рекомендуем опросить вашу аудиторию после завершения кампании. Затем используйте их отзывы, чтобы определить, достигла ли активация вашего бренда желаемого эффекта.


    4 примера успешной активации бренда

    Лучшие активации брендов полностью уникальны и креативны - но это не значит, что вы не можете черпать вдохновение у других успешных брендов! Давайте завершим эту тему, рассмотрев несколько самых запоминающихся активизаций бренда, с которыми мы когда-либо сталкивались.

    1. Яблоко

    Apple - один из крупнейших и наиболее узнаваемых брендов в мире, но любой бренд может извлечь уроки из кампании технологического гиганта «Одна ночь на iPhone 7». Чтобы продвигать новые функции камеры iPhone, Apple наняла фотографов со всего мира, чтобы они делали снимки уникальных ландшафтов. Эти изображения затем были использованы для иллюстрации новых возможностей захвата изображений при слабом освещении новейшего iPhone.

    Активационные кампании касаются бренда и его аудитории, но они также могут привлечь внимание к продуктам более креативным, менее коммерческим способом.Лучший способ вызвать интерес к продукту - это привести его в действие. Покажите своей аудитории, чего они могут добиться с помощью новых функций продукта, как Apple умело сделала это в своей кампании «Одна ночь на iPhone 7».

    2. Чай со льдом Lipton

    Представьте, что вы идете на работу непримечательным пятничным утром. Кроме сегодняшнего дня, вы встретите огромную желтую водную горку по дороге на работу. Вы удивлены, но удивлены, и присоединяетесь к растущей толпе зевак, чтобы понять, о чем идет речь.

    Это не выдуманный сценарий; Это именно то, что сделали Lipton Iced Tea, когда установили гигантскую водную горку в центре Лондона. Когда собрались толпы, команда Lipton раздавала бесплатные образцы для продвижения новой кампании, дополненные сообщениями, которые связывали их бренд с веселыми летними мероприятиями.

    Мы не будем вдаваться в подробности, как установить водную горку в оживленном центре города. Но любой бренд может извлечь уроки из забавной и уникальной активации бренда Lipton.

    Прежде всего, стремитесь привлечь внимание и преподнести своей аудитории приятный сюрприз в повседневной жизни. Самые запоминающиеся события часто оказываются самыми неожиданными, поэтому найдите способы удивить и порадовать свою целевую аудиторию, не заставляя ее участвовать и не заставляя ее чувствовать себя неловко.

    3. Витаминная вода

    Как и в случае с активацией многих брендов, Vitaminwater использовала крупное мероприятие как возможность привлечь внимание к своему бренду.На музыкальном фестивале WayHome компания Vitaminwater создала фирменную «туманную станцию», где посетители концертов могли охладиться от летней жары, перемещаясь по территории фестиваля.

    Активация бренда

    Vitaminwater сработала так хорошо, потому что это было весело и практично. Самый большой недостаток летних мероприятий на открытом воздухе - это неумолимая жара. Так что туманная станция была идеальным способом привлечь внимание благодарных посетителей фестиваля.

    Если вы хотите активировать свой бренд на мероприятии, сформируйте свою кампанию активации в соответствии с условиями мероприятия.Поставьте себя на место посетителя и подумайте, что привлечет их внимание и заставит остановиться на определенной станции или будке.

    4. Контуры

    Компания Contours, производящая детские коляски, столкнулась с уникальной и юмористической проблемой: люди, которые «используют» их товары (например, младенцы), не могут четко сформулировать обратную связь с покупателями. Итак, Contours создали детские коляски для взрослых, чтобы имитировать опыт ребенка для взрослых клиентов и собирать отзывы о продукте.

    На первый взгляд гигантские коляски Contours кажутся беззаботным объектом для привлечения внимания.Но эта дурацкая концепция на самом деле послужила ряду ценных целей. У аудитории была возможность протестировать продукт так, как они никогда не ожидали. У бренда была возможность получить честные отзывы, которые иначе были бы невозможны.

    Эта кампания показывает, чего могут добиться бренды, если они мыслят нестандартно и представляют свою продукцию в уникальной форме. Компания Contours создавала детские коляски для взрослых не просто для того, чтобы быть нестандартными - творческая идея соответствовала реальным бизнес-целям, связанным с впечатлениями клиентов и их отзывами.


    Последние мысли об активации бренда

    Создание сильного бренда - это постепенный и многогранный процесс. Не ожидайте, что одна кампания или мероприятие превратит ваш бренд в мгновенное явление или мгновенно удвоит вашу аудиторию.

    Но, в тандеме с вашими текущими инициативами в области брендинга, активация бренда может обеспечить дополнительный импульс, который вы ищете. Они помогают повысить узнаваемость бренда, привлечь внимание аудитории к вашему бренду и изменить то, как клиенты воспринимают вашу компанию и продукты.В то время, когда восприятие и личная связь являются неотъемлемой частью успеха в бизнесе, активация бренда должна быть важным элементом вашей стратегии брендинга.

    Чтобы получить дополнительную помощь в создании вашего бренда B2B, свяжитесь с ZoomInfo сегодня. Мы являемся ведущей базой данных контактов B2B, и у нас есть инструменты, необходимые для масштабирования ваших маркетинговых усилий и развития вашего бизнеса.

    Атлас активации

    Введение

    Нейронные сети могут научиться классифицировать изображения более точно, чем любая система, которую непосредственно проектируют люди.Возникает естественный вопрос: чему научились эти сети, что позволяет им так хорошо классифицировать изображения?

    Визуализация функций - это цепочка исследований, которая пытается ответить на этот вопрос, позволяя нам «видеть глазами» сеть. Все началось с исследования по визуализации отдельных нейронов и попыток определить, на что они реагируют. Поскольку нейроны не работают изолированно, это привело к применению визуализации признаков к простым комбинациям нейронов. Но оставалась проблема - какие комбинации нейронов мы должны изучать? Естественный ответ (предвосхищенный работой над инверсией модели) - визуализировать активации, комбинацию нейронов, срабатывающих в ответ на определенный вход.

    Эти подходы интересны, потому что они могут сделать скрытые слои сетей понятными. Эти слои являются основой того, как нейронные сети превосходят более традиционные подходы к машинному обучению, и исторически мы мало понимали, что в них происходит. За исключением первого скрытого слоя. Визуализация функций решает эту проблему, соединяя скрытые слои обратно с ввод, делая их значимыми.

    К сожалению, визуализация активаций имеет серьезный недостаток - она ​​ограничивается просмотром только того, как сеть видит один вход.Из-за этого он не дает нам полного представления о сети. Когда нам нужна карта всего леса, осмотра одного дерева за раз будет недостаточно.

    Есть методы, которые дают более глобальный взгляд, но у них, как правило, есть и другие недостатки. Например, визуализация кодов CNN Карпати. дает глобальное представление о наборе данных, беря каждое изображение и упорядочивая их по значениям активации из нейронной сети. Отображение того, какие изображения модель считает похожими, помогает нам сделать некоторые представления о том, на какие функции реагирует сеть, но визуализация функций делает эти связи более явными.Нгуен и др. Используют t-SNE для более разнообразных визуализаций нейронов, создание различных начальных точек для процесса оптимизации путем кластеризации изображений в карте t-SNE. Это раскрывает более широкую картину того, что нейрон обнаруживает, но все же сосредоточено на отдельных нейронах.

    В этой статье мы вводим атласа активации в этот колчан техник. (Пример показан в верхней части этой статьи.) Вообще говоря, мы используем технику, аналогичную той, что используется в кодах CNN, но вместо отображения входных данных мы показываем визуализацию функций усредненных активаций.Комбинируя эти два метода, мы можем получить преимущества каждого в одном представлении - глобальной карте, видимой глазами сети.

    Теоретически, визуализация функций базовых нейронов дала бы нам глобальное представление о сети, которую мы ищем. Однако на практике нейроны редко используются сетью изолированно, и их может быть трудно понять таким образом. По аналогии, в то время как 26 букв в алфавите обеспечивают основу для английского языка, наблюдение за тем, как буквы обычно объединяются в слова, дает гораздо больше понимания концепций, которые могут быть выражены, чем сами буквы.Точно так же атласы активации дают нам более широкую картину, показывая общие комбинации нейронов.

    Эти атласы не только раскрывают визуальные абстракции внутри модели, но позже в статье мы покажем, что они могут выявить высокоуровневые недопонимания в модели, которые можно использовать. Например, посмотрев атлас активации, мы сможем понять, почему изображение бейсбольного мяча может переключать классификацию изображения с «серого кита» на «большую белую акулу».

    Конечно, у атласов активации есть ограничения.В частности, они зависят от распределения данных, которые мы выбираем для выборки активаций (в наших примерах мы используем один миллион изображений, выбранных случайным образом из обучающих данных набора данных ImageNet). В результате они будут отображать только те активации, которые существуют в распределении выборочных данных. Однако, хотя важно знать об этих ограничениях, мы обсудим их более подробно позже! - Атласы активации по-прежнему дают нам новый вид обзора того, что могут представлять нейронные сети.

    Просмотр одиночного изображения

    Прежде чем мы углубимся в атласы активации, давайте кратко рассмотрим, как мы используем визуализацию функций, чтобы сделать векторы активации значимыми («видеть глазами сети»). Этот метод был представлен в Building Blocks и станет основой Activation Atlases.

    В этой статье мы сосредоточимся на конкретной нейронной сети: InceptionV1. (также известный как «GoogLeNet»). Когда он вышел, он отличился победой в задании по классификации в конкурсе ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2014 года.

    InceptionV1 состоит из ряда слоев, которые мы называем «смешанный3а», «смешанный3b», «смешанный4а» и т. Д., А иногда сокращаем его до «3а». Каждый слой последовательно наращивает предыдущие слои.

    InceptionV1 строит свое понимание изображений на нескольких уровнях (см. Обзор). Обучалась на ImageNet ILSVRC. На самом деле каждый слой состоит из нескольких составных частей, но в этой статье мы сосредоточимся на этих более крупных группах.

    Чтобы визуализировать, как InceptionV1 видит изображение, первый шаг - передать изображение в сеть и передать его на интересующий слой.Затем мы собираем активации - числовые значения того, сколько сработал каждый нейрон. Если нейрон возбуждается тем, что он показывает, значение его активации будет положительным.

    К сожалению, эти векторы значений активации являются просто векторами безразмерных чисел и не могут быть интерпретированы людьми. Здесь на помощь приходит визуализация функций. Грубо говоря, мы можем думать о визуализации функций как о создании идеализированного изображения того, что, по мнению сети, может привести к определенному вектору активации.В то время как мы обычно используем сеть для преобразования изображения в вектор активации, в визуализации функций мы идем в противоположном направлении. Начиная с вектора активации на определенном уровне, мы создаем изображение с помощью итеративного процесса оптимизации.

    Поскольку InceptionV1 является сверточной сетью, не существует только одного вектора активации для каждого слоя на изображение. Это означает, что одни и те же нейроны запускаются на каждом участке предыдущего слоя. Таким образом, когда мы передаем через сеть все изображение, каждый нейрон будет оцениваться сотни раз, по одному разу для каждого перекрывающегося участка изображения.Мы можем рассматривать векторы того, сколько нейронов сработало для каждого патча отдельно.

    Результатом является сетка визуализаций функций, по одной для каждого патча. Это показывает нам, как сеть видит разные части входного изображения.

    Агрегирование нескольких изображений

    Сетки активации показывают, как сеть видит одно изображение, но что, если мы хотим увидеть больше? Что, если мы хотим понять, как он реагирует на миллионы изображений?

    Конечно, мы могли бы просматривать отдельные сетки активации для этих изображений одну за другой.Но просмотр миллионов примеров не масштабируется, а человеческий мозг не умеет сравнивать множество примеров без структуры. Точно так же, как нам нужен такой инструмент, как гистограмма, чтобы понимать миллионы чисел, нам нужен способ агрегирования и организации активаций, если мы хотим видеть значимые закономерности в миллионах из них.

    Начнем со сбора активаций из миллиона изображений. Мы случайным образом выбираем одну пространственную активацию для каждого изображения. Мы избегаем краев из-за граничных эффектов.Это дает нам миллион векторов активации. Каждый из векторов многомерен, возможно, 512 измерений! Имея такой сложный набор данных, нам необходимо организовать и агрегировать его, если мы хотим получить общую картину.

    К счастью, в нашем распоряжении есть современные методы уменьшения размерности. Эти алгоритмы, такие как t-SNE и UMAP, могут проецировать многомерные данные, такие как наша коллекция векторов активации, в полезные 2D-макеты, сохраняя некоторую локальную структуру исходного пространства.Это позаботится об организации наших векторов активации, но нам также необходимо объединить в более управляемое количество элементов - один миллион точек будет трудно интерпретировать. Мы сделаем это, нарисовав сетку поверх созданного нами 2D-макета с уменьшением размерности. Для каждой ячейки в нашей сетке мы усредняем все активации, которые лежат в границах этой ячейки, и используем визуализацию функций для создания пиктограммы.

    Рандомизированный набор из миллиона изображений передается по сети, собирая одну случайную пространственную активацию для каждого изображения.

    Активации передаются через UMAP, чтобы уменьшить их до двух измерений. Затем они наносятся на график с аналогичными активациями, размещенными рядом друг с другом.

    Затем мы рисуем сетку и усредняем активации, которые попадают в ячейку, и запускаем инверсию признаков для усредненной активации. Мы также необязательно изменяем размер ячеек сетки в соответствии с плотностью числа активаций, которые усредняются внутри.

    Мы выполняем визуализацию функций с регуляризациями, описанными в разделе Визуализация функций (в частности, устойчивость к трансформации).{n}} (∣∣hx, y ∣∣⋅∣∣v∣∣) n (hx, y ⋅v) n + 1. Мы также обнаружили, что отбеливание пространства активации, чтобы не растягивать его, может помочь улучшить визуализацию функций. Мы еще не до конца понимаем это явление. Эталонную реализацию этого можно увидеть в прилагаемых записных книжках, а более общее обсуждение можно найти в этом выпуске github.

    Для каждого вектора активации мы также вычисляем вектор атрибуции . Вектор атрибуции имеет запись для каждого класса и аппроксимирует степень влияния вектора активации на логит для каждого класса.Векторы атрибуции обычно зависят от окружающего контекста. Мы следуем строительным блокам при вычислении атрибуции вектора активации в позиции hx, yh_ {x, y} hx, y классу logit, logitc \ text {logit} _clogitc как hx, y⋅∇hx, ylogitch_ {x, y} \ cdot \ nabla_ {h_ {x, y}} \ text {logit} _chx, y ⋅∇hx, y logitc. То есть мы оцениваем, что влияние нейрона на логит - это скорость, с которой увеличение нейрона влияет на логит. Это похоже на Grad-CAM, но без пространственного усреднения градиента.Вместо этого мы уменьшаем шум в градиенте, используя непрерывную релаксацию градиента для максимального объединения при вычислении градиента (как в). (Подробную справочную реализацию можно найти в этой записной книжке.) Атрибуция, показанная для клеток в атласе активации, представляет собой среднее значение векторов атрибуции для активаций в этой ячейке.

    Эту усредненную атрибуцию можно рассматривать как показывающую, какие классы эта ячейка имеет тенденцию поддерживать, маргинализируя контексты. На ранних уровнях средняя атрибуция очень мала, а высшие классы довольно произвольны, потому что визуальные функции низкого уровня, такие как текстуры, обычно не очень различаются без контекста.

    Итак, насколько хорошо это работает? Что ж, давайте попробуем применить его к InceptionV1 на слое mixed4c.

    Этот атлас на первый взгляд может показаться немного сложным - в нем много всего! Это разнообразие является отражением разнообразия абстракций и концепций, разработанных моделью. Давайте совершим экскурсию, чтобы изучить этот атлас более подробно.

    Если мы посмотрим в левый верхний угол атласа, мы увидим изображения, похожие на головы животных. Существует некоторая дифференциация между разными типами животных, но, похоже, это скорее набор элементов общих млекопитающих - глаза, шерсть, носы - а не набор различных классов животных.Мы также добавили ярлыки, показывающие, к какому классу больше всего влияет каждая усредненная активация. Обратите внимание, что в некоторых областях слоя на столь ранней стадии сети эти метки атрибуции могут быть несколько хаотичными. На ранних уровнях векторы атрибуции имеют небольшую величину, поскольку они не оказывают постоянного влияния на результат.

    По мере продвижения вниз мы начинаем видеть разные виды меха и спины четвероногих животных.

    Ниже мы находим ноги и лапы разных животных, покоящиеся на разных типах земли.

    Под ногами мы начинаем терять все идентифицируемые части животных и видим изолированные площадки и полы. Мы видим атрибуцию к окружающей среде, такой как «песчаная коса», а также к вещам, находящимся на земле, например, «коврику» или «муравью».

    Эти песчаные и каменистые фоны плавно переходят в пляжи и водоемы. Здесь мы видим озера и океаны, как над водой, так и под водой. Хотя в сети есть определенные классы, такие как «морской берег», мы видим атрибуцию многих морских животных без каких-либо визуальных ссылок на самих животных.Хотя это и не является неожиданным, обнадеживает то, что активации, которые используются для определения моря для класса «морской берег», совпадают с активами, используемыми при классификации «морская звезда» или «морской лев». Здесь также нет реального различия между озерами и океаном - атрибуции «берег озера» и «бегемот» смешаны с «морскими звездами» и «скатом».

    А теперь перейдем к другой стороне атласа, где мы можем увидеть множество вариантов детекторов текста. Они будут полезны при идентификации таких классов, как «меню», «веб-сайт» или «обложка книги».

    Двигаясь вверх, мы видим множество вариаций людей. В ImageNet очень мало классов, которые специально идентифицируют людей, но люди присутствуют на многих изображениях. Мы видим атрибуцию вещей, которые люди используют («молоток», «флейта»), одежды, которую люди носят («галстук-бабочка», «майо») и деятельности, в которой люди участвуют («баскетбол»). В этих визуализациях наблюдается однородность цвета кожи, которая, как мы подозреваем, является отражением распределения данных, используемых для обучения.(Вы можете просматривать данные тренировок ImageNet по категориям в Интернете: плавки, подгузники, пластырь, губная помада и т. Д.)

    И, наконец, возвращаясь влево, мы видим круглую еду и фрукты, организованные в основном по цветам - мы видим атрибуцию «лимон», «апельсин» и «инжир».

    Мы также можем проследить кривые пути через созданный нами коллектор. Важны не только регионы, но и определенные движения в пространстве, кажется, соответствуют интерпретируемым человеком качествам. С помощью фруктов мы можем проследить путь, который, кажется, коррелирует с размером и количеством фруктов в кадре.

    Точно так же с людьми мы можем проследить путь, который, кажется, соответствует количеству людей в кадре, будь то один человек или толпа.

    С помощью наземных детекторов мы можем проследить путь от воды до пляжа и до каменистых утесов.

    В области растений мы можем проследить путь, который, кажется, соответствует тому, насколько размыто растение. Это могло бы быть использовано для определения относительного размера объектов из-за типичных фокусных расстояний камер. На фотографиях мелких насекомых крупным планом больше возможностей для размытия листвы, чем на фотографиях более крупных животных, таких как обезьяны.

    Важно отметить, что эти пути строятся постфактум в низкоразмерной проекции. Это плавные пути в этой сокращенной проекции, но мы не обязательно знаем, как они работают в исходном многомерном пространстве активации.

    Просмотр нескольких слоев

    В предыдущем разделе мы сосредоточились на одном уровне сети, mixed4c, который находится в середине нашей сети. Сверточные сети, как правило, являются глубокими и состоят из множества уровней, которые постепенно создают более мощные абстракции.Чтобы получить целостное представление, мы должны посмотреть, как абстракции модели развиваются на нескольких уровнях.

    На ранних уровнях (например, mixed3b) сеть, кажется, представляет текстуры и простые узоры. По средним слоям (например, mixed4c) значки вызывают индивидуальные концепции, такие как глаза, листья, вода, которые являются общими для многих классов. На последних уровнях (например, mixed5b) абстракции становятся более согласованными с выходными классами.

    Для начала давайте сравним три уровня из разных областей сети, чтобы попытаться понять различные особенности каждого из них - один очень ранний слой (смешанный3b), один средний слой (смешанный4c) и последний слой (смешанный5b). ) перед логитами.Мы сосредоточимся на областях каждого слоя, которые относятся к категории «капуста».

    Смешанный 3b
    Смешанный4c
    Смешанный5b

    По мере продвижения по сети более поздние уровни становятся более конкретными и сложными. Этого и следовало ожидать, поскольку каждый слой строит свои активации поверх активаций предыдущего слоя. Более поздние слои также, как правило, имеют более крупные рецептивные поля, чем те, которые им предшествуют (что означает, что им показаны более крупные подмножества изображения), поэтому концепции, кажется, охватывают большую часть объектов в целом.

    Следует отметить еще одно явление: не только уточняются концепции, но и появляются новые концепции из сочетаний старых. Ниже вы можете увидеть, как песок и вода представляют собой разные понятия в среднем слое, mixed4c, и оба имеют сильное отношение к классификации «песчаная отмель». Сравните это с более поздним слоем, Mix5b, где две идеи кажутся слитыми в одну активацию.

    Смешанный 4c
    Смешанный5b

    Наконец, если мы немного уменьшим масштаб, мы сможем увидеть, как более широкая форма области активации изменяется от слоя к слою.Посмотрев на похожие регионы на нескольких последовательных уровнях, мы можем увидеть, как концепции становятся уточненными и дифференцированными - в Mix4a мы видим очень расплывчатый, общий blob, который с помощью Mix4e превращается в более конкретные «полуострова».

    Смешанный4a

    В mixed4a есть нечеткая область «млекопитающих».

    Смешанный4b

    С помощью mix4b животные и люди были отделены друг от друга, а посередине появились фрукты и еда.

    Смешанный4c

    Все концепции дополнительно уточняются и дифференцируются на небольшие «полуострова».

    Смешанный4д

    Специализация продолжается на mixed4d.

    Смешанный 4e

    А дальше еще в mix4e.

    Ниже вы можете просмотреть намного больше слоев InceptionV1. Вы можете сравнить детекторы с изогнутыми краями из Mix4a с миски и чашки для смешанных 5b. Mixed4b имеет некоторые интересные детекторы текста и шаблонов, в то время как mixed5a использует их для различения меню из кроссвордов от правителей. На ранних слоях, таких как mix4b, вы увидите объекты с похожей текстурой рядом друг с другом, например ткани. В последующих слоях вы увидите определенные виды одежды.

    Ориентация на единую классификацию

    Просмотр атласа всех активаций может быть немного утомительным, особенно когда вы пытаетесь понять, как сеть оценивает один конкретный класс. Например, давайте исследуем, как сеть классифицирует «пожарную лодку».

    Изображение с надписью «fireboat» от ImageNet.

    Начнем с атласа последнего слоя, mixed5b. Однако вместо того, чтобы показывать все активации, мы вычисляем сумму, которую каждая активация вносит в классификацию «пожарной лодки», а затем сопоставляем это значение с непрозрачностью значка активации.В случае смешанного5b определение этого вклада довольно просто, поскольку взаимосвязь между активациями при смешанном5b и значениями логита является линейной. Когда существует несколько слоев между нашим текущим и выходным - и, как следствие, взаимосвязь нелинейная - становится немного менее ясно, что делать. В этой статье мы используем простой подход формирования линейной аппроксимации этих будущих слоев и используем его для аппроксимации эффекта наших активаций. Области, которые вносят большой вклад в классификацию «пожарных судов», будут четко видны, тогда как области, которые вносят очень небольшой вклад (или даже вносят отрицательный вклад), будут полностью прозрачными.

    Слой, который мы только что рассмотрели, mixed5b, расположен непосредственно перед слоем окончательной классификации, поэтому кажется разумным, что он будет точно выровнен с окончательными классами. Давайте посмотрим на слой в сети немного раньше, например, mixed4d, и посмотрим, чем он отличается.

    Здесь мы видим совершенно иную картину. Если мы посмотрим на еще несколько примеров ввода, это покажется вполне разумным. Это похоже на то, как если бы мы могли увидеть набор концепций компонентов, которые сеть будет использовать на более поздних уровнях для классификации «пожарных кораблей».Окна + кран + вода = «пожарный катер».

    Одна из групп, группа с окнами, имеет сильную принадлежность к «пожарному катеру», но сама по себе она имеет еще более сильную атрибуцию к «трамваю». Итак, давайте вернемся к атласу на mixed4d, но выделим «трамвай» и сравним его с образцами, наблюдаемыми для «пожарного катера». Давайте более внимательно рассмотрим четыре выделенные области: три области, которые мы выделили для пожарных катеров, плюс одна дополнительная область, которая активно используется для трамваев.

    Если мы увеличим масштаб, мы сможем лучше понять, что отличает две классификации на этом уровне. (Мы выбрали эти примеры для краткости, но вы можете подробно изучить все слои и активации на игровой площадке ниже.)

    Если мы посмотрим на пару примеров входных данных, мы увидим, что здания и водный фон являются простым способом отличить «пожарный катер» от «трамвая».

    Образы из ImageNet

    . Выделив активации, которые сильно влияют на один класс, и сравнив их с активациями других классов, мы можем увидеть, какие активации сохраняются среди классов, а какие рекомбинируются для образования более сложных активаций на более поздних уровнях.Ниже вы можете изучить шаблоны активации многих классов в ImageNet через несколько уровней InceptionV1. Вы даже можете исследовать отрицательные атрибуции, которые мы проигнорировали в этом обсуждении.

    Дополнительные классы изоляции

    Выделение специфичных для класса активаций на месте полного атласа помогает увидеть, как этот класс соотносится со всем пространством того, что сеть «может видеть». Однако, если мы действительно хотим изолировать активации, которые влияют на определенный класс, мы можем удалить все другие активации, а не просто затемнить их, создав то, что мы назовем атласом активации класса .Подобно общему атласу, мы запускаем уменьшение размерности. Для активации классов обычно лучшие результаты дает использование t-SNE для этапа уменьшения размерности, чем UMAP. Мы подозреваем, что это потому, что данных намного меньше. по векторам активации, зависящим от класса, чтобы упорядочить визуализации функций, показанные в атласе активации класса.

    Атлас активации классов дает нам гораздо более четкое представление о том, какие детекторы используются в сети для ранжирования определенного класса.В примере с трубкой мы можем ясно видеть океан, подводную воду и красочные маски.

    В предыдущем примере мы показываем только те активации, наиболее сильная атрибуция которых относится к рассматриваемому классу. Это покажет нам активации, которые в основном способствуют нашему рассматриваемому классу, даже если их общая сила низкая (например, в фоновых детекторах). Однако в некоторых случаях есть сильные корреляции, которые мы хотели бы видеть (например, рыба с сноркелингом). Эти активации сами по себе могут внести больший вклад в другой класс, чем тот, который нас интересует, но их существование также может внести большой вклад в наш интересующий класс.Для них нам нужно выбрать другой метод фильтрации.

    Используя метод фильтрации по величине, давайте попробуем сравнить два связанных класса и посмотрим, сможем ли мы легче увидеть, что их отличает. (Вместо этого мы могли бы использовать ранг или их комбинацию, но величины будет достаточно, чтобы показать нам хорошее разнообразие концепций).

    Может быть немного сложно сразу понять все различия между классами. Чтобы упростить сравнение, мы можем объединить два представления в одно.Мы построим график разницы между атрибутами «трубка» и «аквалангист» по горизонтали и воспользуемся t-SNE для кластеризации похожих активаций по вертикали.

    В этом сравнении мы видим некоторых птицеподобных существ и прозрачные трубы слева, что подразумевает корреляцию с «трубкой», и некоторых акулоподобных существ и что-то круглое, блестящее и металлическое справа, что подразумевает корреляцию с «трубкой». аквалангист »(Эта активация сильно отнесена к классу« паровоз »).Давайте возьмем изображение из набора данных ImageNet, помеченное как «трубка», и добавим что-нибудь, похожее на этот значок, чтобы увидеть, как оно влияет на оценки классификации.

    Вид сбоя здесь, по-видимому, заключается в том, что модель использует свои детекторы для класса «паровоз», чтобы идентифицировать баллоны с воздухом, чтобы помочь классифицировать «аквалангист». Мы будем называть эти функции «многофункциональными» - детекторами, которые реагируют на очень разные концепции, которые, тем не менее, визуально похожи. Давайте посмотрим на различия между «серым китом» и «большой белой акулой», чтобы увидеть еще один пример этой проблемы.

    В этом примере мы видим другой детектор, который, кажется, играет две роли: обнаруживает красные пятна на бейсбольном мяче и белые зубы акулы и розовую внутреннюю часть рта. Этот детектор также появляется в атласе активации на слое mixed5b, отфильтрованном до «большой белой акулы», и его атрибуция указывает на все виды мячей, верхний из которых - «бейсбол».

    Давайте добавим изображение бейсбольного мяча к изображению «серого кита» из ImageNet и посмотрим, как это влияет на классификацию.

    Результаты довольно точно повторяют шаблон из предыдущих примеров. Добавление бейсбольного мяча небольшого размера действительно изменяет высшую классификацию на «большую белую акулу», а по мере того, как она становится больше, она преобладает над классификацией, поэтому верхний слот переходит на «бейсбол».

    Рассмотрим еще один пример: «сковорода» и «вок».

    Здесь выделяется одно отличие - тип присутствующих сопутствующих продуктов. Справа отчетливо видно что-то похожее на лапшу (которая имеет сильную принадлежность к классу «карбонара»).Давайте возьмем снимок с ImageNet, помеченный как «сковорода», и добавим немного лапши.

    Здесь патч оказался не так эффективен при понижении начальной классификации, что имеет смысл, поскольку значки, похожие на лапшу, были нанесены ближе к центру визуализации, таким образом, имея меньшую разницу в атрибуции. Мы подозреваем, что обучающий набор просто содержал больше изображений вок с лапшой, чем сковородок с лапшой.

    Тестирование десятков патчей на тысячах изображений

    Пока мы показали только единичные примеры этих патчей.Ниже мы показываем результат десяти образцов исправлений (каждый набор включает один пример, который мы исследовали выше), запущенных на 1000 изображений из обучающего набора ImageNet для рассматриваемого класса. Хотя они не во всех случаях эффективны, они переводят классификацию изображений в целевой класс примерно в 2 из 5 изображений. Вероятность успеха достигает примерно 1 из 2 изображений, если мы также позволяем размещать патч в лучшем из четырех углов изображения (верхний левый, верхний правый, нижний левый, нижний правый) с наиболее эффективным размером.Чтобы убедиться, что наша атака не просто блокирует свидетельства для исходного класса, мы также сравниваем каждую атаку с патчем случайного шума.

    Наши «атаки» можно рассматривать как часть более широкой тенденции (например) исследователей изучение входных атак на модели, отличные от традиционных состязательных примеров эпсилон-шара. Во многих отношениях наши атаки больше всего похожи на состязательные патчи, которые также добавляют небольшой патч к входному изображению. С этой точки зрения состязательные патчи намного эффективнее и работают намного надежнее.Вместо этого мы рассматриваем наши атаки как интересные, потому что они синтезируются людьми, исходя из их понимания модели, и, похоже, атакуют модель на более высоком уровне абстракции.

    Мы также хотим подчеркнуть, что не все сравнения классов выявляют этот тип исправлений, и не все значки в визуализации имеют одинаковую (или любую) эффективность, и мы протестировали их только на одной модели. Если бы мы хотели найти эти исправления более систематично, другой подход, скорее всего, был бы более эффективным.Однако техника атласа активации классов была тем, что выявило существование этих заплат до того, как мы научились их искать. Если вы хотите изучить свои собственные сравнения и найти свои собственные исправления, мы предоставили вам блокнот, чтобы вы могли начать работу:

    Заключение и дальнейшая работа

    Атласы активации дают нам новый способ заглянуть в сети сверточного зрения. Они дают нам глобальный, иерархический и понятный человеку обзор концепций в скрытых слоях.Это не только позволяет нам лучше увидеть внутреннюю работу этих сложных систем, но и, возможно, позволит создать новые интерфейсы для работы с изображениями.

    Внутренние свойства наплавки моделей

    Подавляющее большинство исследований нейронных сетей сосредоточено на количественной оценке поведения сети. Насколько точна модель? Что такое кривая точности-отзыва?

    Хотя эти вопросы могут описать, как сеть ведет себя в определенных ситуациях, они не дают нам полного понимания , почему ведет себя именно так.Чтобы по-настоящему понять, почему сеть ведет себя именно так, нам нужно полностью понять богатый внутренний мир сети - это скрытые слои. Например, лучшее понимание того, как InceptionV1 создает классификатор для пожарного корабля из компонентов в mixed4d, может помочь нам укрепить уверенность в наших моделях и выявить места, где он не делает то, что мы хотим.

    Взаимодействие с этим внутренним миром также побуждает нас проводить исследования глубокого обучения по-новому. Обычно каждый эксперимент с нейронной сетью дает только несколько бит обратной связи - независимо от того, увеличились ли потери или уменьшились - для информирования следующего раунда экспериментов.Мы проектируем архитектуры практически слепым методом проб и ошибок, руководствуясь смутной интуицией, которую мы накапливаем годами. Мы надеемся, что в будущем исследователи получат богатую обратную связь о том, что делает каждый слой в их модели, таким образом, чтобы наш нынешний подход выглядел как спотыкание в темноте.

    Атласы активации в их нынешнем виде не подходят для того, чтобы реально помочь исследователям повторять модели, отчасти потому, что они несопоставимы. Если посмотреть на атласы двух немного разных моделей, трудно что-либо убрать.В будущей работе мы исследуем, как похожие визуализации могут сравнивать модели, показывая сходства и различия, помимо количества ошибок.

    Новые интерфейсы

    Модели машинного обучения обычно развертываются как черные ящики, которые автоматизируют конкретную задачу, выполняя ее самостоятельно. Но растет ощущение того, что у нас может быть альтернативный способ установить с ними связь: вместо того, чтобы все больше автоматизировать задачу, человек мог бы использовать их напрямую. Одно из видений этого расширения, которое мы считаем особенно убедительным, - это идея о том, что внутренние репрезентации, которые изучают нейронные сети, можно использовать в качестве инструментов.Мы уже видели захватывающие демонстрации этого на изображениях. и музыка .

    Мы думаем об активационных атласах как о раскрытии машинного алфавита для изображений - набора простых элементарных концепций, которые комбинируются и рекомбинируются, чтобы сформировать гораздо более сложные визуальные идеи. Точно так же, как мы используем текстовые процессоры для преобразования букв в слова и слов в предложения, мы можем представить себе инструмент, который позволил бы нам создавать изображения из системы машинного обучения для изображений.Подобно рисованию GAN, представьте, что вы используете что-то вроде атласа активации в качестве палитры - можно окунуть кисть в активацию «дерева» и рисовать ею. Палитра концепций, а не цветов.

    Хотя обычно не считается, что классификационные модели используются для создания изображений, такие методы, как глубокий сон, показали, что это вполне возможно. В этом конкретном случае мы представляем себе создание сетки активаций, выбирая их из атласа (или некоторого производного), а затем оптимизируя выходное изображение, которое будет соответствовать созданной пользователем матрице активации.

    Такой инструмент не обязательно будет ограничиваться нацеливанием на реалистичные изображения. Такие методы, как передача стиля, показали нам, что мы можем использовать эти сети видения для создания тонких визуальных выражений вне явного распределения визуальных данных, на которых они были обучены. Мы предполагаем, что атласы активации могут быть полезны при манипулировании художественными стилями без необходимости поиска существующего эталонного изображения, или они могут помочь в руководстве и изменении методов автоматической передачи стилей.

    Мы могли бы также использовать эти атласы для запроса больших наборов данных изображений. Точно так же, как мы исследуем большие массивы текста с помощью слов, мы могли бы также использовать атласы активации для поиска типов изображений в больших наборах данных изображений. Использование слов для поиска чего-то вроде «дерева» - это довольно мощный инструмент, но, если вы станете более конкретным, человеческий язык часто не подходит для описания конкретных визуальных характеристик. Напротив, скрытые слои нейронных сетей - это язык, оптимизированный с единственной целью представления визуальных концепций.Вместо того, чтобы использовать пресловутую тысячу слов для однозначного определения искомого изображения, мы можем представить кого-то, использующего язык атласа активации.

    И, наконец, мы также можем сравнить атласы активации с гистограммами. Точно так же, как традиционные гистограммы дают нам хорошее резюме больших наборов данных, атласы активации могут использоваться для суммирования большого количества изображений.

    В примерах в этой статье мы использовали тот же набор данных для обучения модели, что и для сбора активаций.Но если мы используем другой набор данных для сбора активаций, мы могли бы использовать атлас как способ проверки неизвестного набора данных. Атлас активации может показать нам гистограмму изученных концепций , которые существуют в изображениях. Такой инструмент может показать нам семантику данных, а не только визуальное сходство, например, показать гистограммы общих значений пикселей.

    Хотя мы взволнованы потенциалом активационных атласов, мы еще больше взволнованы возможностью разработки аналогичных методов для других типов моделей.Представьте, что у вас есть набор машин, которые выучены, но интерпретируемы человеком, для изображений, аудио и текста.

    Технические примечания и ограничения

    В этом разделе мы отмечаем некоторые ограничения и подводные камни, которые мы заметили при разработке и работе с атласами активации.

    На основе выборки

    Атласы активации - это метод на основе образцов, который может отображать только множество образцов активации. Во-первых, набор данных, из которого выбираются эти активации, должен быть из того же распределения, что и интересующий нас.В этой статье мы делаем выборку из обучающей выборки, потому что нас интересует, что модель научилась распознавать. Во-вторых, нам нужно предоставить достаточно образцов, чтобы охватить все многообразие, которое мы хотим наблюдать. В этой статье мы обычно использовали один миллион активаций, но мы обнаружили, что 100 000 активаций часто бывает достаточно.

    Не вызывает поверхностной композиционности

    Активации нейронной сети имеют основную композиционную комбинаторную структуру. Мы можем смешать пару сотен базовых нейронов, чтобы получить любой вектор активации.К сожалению, это экспоненциально большое пространство, и здесь сложно найти интересные активации. Атласы активации решают эту проблему путем выборки интересных векторов активации, но полностью теряют исходную композиционную структуру.

    Не раскрывая композиционную структуру, атласы активации не помогают нам думать о новых комбинациях направлений. Они также обязательно не могут показать много связей между различными частями атласа, и им приходится разрушать локальную структуру до двух измерений.

    Композиционность поверхностей тесно связана с многомерностью исходного пространства. В результате это, естественно, сложно сделать в 2D. Тем не менее, возможно, удастся частично отобразить композицию, как это делала диаграмма добавления нейронов в Feature Visualization. Другой ранний прототип - сетка активации нейронов. Мы смутно подозреваем, что может быть способ уложить иголку с умным использованием матричной факторизации, но мы еще не знаем, как это сделать.

    Нет выравнивания между слоями

    Невозможно связать два представления вместе.Например, если смотреть на два слоя бок о бок, похожие объекты появляются в случайных местах.

    С точки зрения вычислений

    Это дорого с точки зрения вычислений. Хотя это зависит от многих факторов, атласы активации обычно занимают от нескольких минут до нескольких часов, от начала до конца.

    Зависимость от гиперпараметров

    Поскольку он основан на уменьшении размерности, конечный результат может быть очень чувствителен к гиперпараметрам, выбранным для шага уменьшения.UMAP и t-SNE - разумный выбор, и каждый из них также может давать разные результаты.

    Поскольку выбор размера сетки в некоторой степени произвольный, как и выбор размера ячейки гистограммы, ваш выбор размера сетки будет определять эффективность окончательного вывода. Выбор неправильного размера корзины иногда может скрыть важных характеристик в средних значениях. В некоторых из более поздних примеров мы привязываем это значение к уровню масштабирования, чтобы детали визуализаций динамически изменялись при увеличении масштаба.Возможно, лучше подойдет более принципиальный метод кластеризации.

    Снижение размерности по сравнению с кластеризацией

    Кто-то может подумать, что настоящий алгоритм кластеризации, такой как k-среднее, может производить более устойчивое разложение активационного многообразия. В конце концов, центроиды, созданные таким алгоритмом, по определению близки к кластерам активаций, производимых сетью, а это свойство не гарантирует дискретизацию активаций с уменьшенной размерностью. Мы экспериментировали с различными методами кластеризации, такими как k-среднее, сферическое k-среднее и DBSCAN.Однако изображения, полученные путем визуализации результирующих центроидов, были субъективно хуже и менее интерпретируемыми, чем метод, описанный в этой статье. Кроме того, уменьшение размерности с последующим двухмерным бинингом позволяет использовать несколько уровней детализации при сохранении пространственной согласованности, которая необходима для масштабирования атласов. Таким образом, в этой статье мы предпочли этот метод кластеризации, но поиск компромиссов между этими методами остается открытым вопросом.

    Авторские взносы

    Шан Картер написал большую часть статьи и провел большую часть экспериментов.Зан Армстронг помогал с интерактивными диаграммами и письмом. Людвиг Шуберт оказывал техническую помощь и выполнял численный анализ исправлений, внесенных вручную. Ян Джонсон во всем вдохновлял оригинальную идею и давал советы. Крис Олах внес существенный технический вклад и существенный письменный вклад во всем.

    Благодарности

    Спасибо Кевину Куили и Сэму Грейданусу за существенную помощь в редактировании. Спасибо Колину Раффелю, Арвинду Сатьянараяну, Александру Мордвинцеву и Нику Каммарате за дополнительные отзывы во время разработки.

    Мы также очень благодарны Филиппу Изоле за то, что он выступил в качестве исполняющего обязанности редактора Distill для этой статьи, и нашим рецензентам, которые нашли время, чтобы дать нам обратную связь, значительно улучшив нашу статью.

    Фотография, использованная для иллюстрации подмножества во введении, была сделана Александру-Богданом Гита.

    Обсуждение и обзор

    Обзор 1 - Анонимный
    Обзор 2 - Анонимный
    Обзор 3 - Дэвид Бау

    Ссылки

    1. Визуализация высокоуровневых характеристик глубокой сети [PDF]
      Erhan, D., Bengio, Y., Courville, A. и Vincent, P., 2009. Монреальский университет, том 1341, стр. 3.
    2. Визуализация функций [ссылка]
      Олах, К., Мордвинцев, А. и Шуберт, Л. ., 2017. Дистилль. DOI: 10.23915 / distill.00007
    3. Сверточные сети глубоко внутри: визуализация моделей классификации изображений и карт значимости [PDF]
      Симонян К., Ведальди А. и Зиссерман А., 2013. Препринт arXiv arXiv: 1312.6034.
    4. Глубокие нейронные сети легко обмануть: предсказания с высокой степенью достоверности для неузнаваемых изображений [PDF]
      Nguyen, A., Йосински Дж. И Клун Дж., 2015. Труды конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 427-436. DOI: 10.1109 / cvpr.2015.7298640
    5. Inceptionism: Углубляясь в нейронные сети [HTML]
      Мордвинцев А., Олах К. и Тыка М., 2015. Исследовательский блог Google.
    6. Генеративные сети Plug & play: условная итеративная генерация изображений в скрытом пространстве [PDF]
      Нгуен А., Клун Дж., Бенжио Ю., Досовицкий А. и Йосински Дж., 2016.Препринт arXiv arXiv: 1612.00005.
    7. Понимание глубинных представлений изображений путем их инвертирования [PDF]
      Махендран, А., Ведальди, А., 2015. Труды конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 5188-5196. DOI: 10.1109 / cvpr.2015.7299155
    8. Строительные блоки интерпретируемости
      Олах, К., Сатьянараян, А., Джонсон, И., Картер, С., Шуберт, Л., Е, К. и Мордвинцев, А., 2018. Дистилль. DOI: 10.23915 / distill.00010
    9. t-SNE визуализация кодов CNN [ссылка]
      Карпаты, А., 2014.
    10. Многогранная визуализация функций: раскрытие различных типов функций, которым обучается каждый нейрон в глубоких нейронных сетях [PDF]
      Nguyen, A., Yosinski, J. и Clune, J., 2016. arXiv preprint arXiv: 1602.03616.
    11. Imagenet: крупномасштабная база данных иерархических изображений [PDF]
      Deng, J., Dong, W., Socher, R., Li, L., Li, K. and Fei-Fei, L., 2009. Computer Видение и распознавание образов, 2009. CVPR 2009. Конференция IEEE, стр. 248–255. DOI: 10.1109 / cvprw.2009.5206848
    12. Углубление с извилинами [PDF]
      Сегеди, К., Лю, В., Цзя, Ю., Серманет, П., Рид, С., Ангуелов, Д., Эрхан, Д., Ванхаук, В. , Рабинович, А. и др., 2015. DOI: 10.1109 / cvpr.2015.7298594
    13. Imagenet: проблема визуального распознавания большого размера
      Русаковский, О., Дэн, Дж., Су, Х., Краузе, Дж., Сатиш, С. ., Ма, С., Хуанг, З., Карпати, А., Хосла, А., Бернштейн, М. и другие, 2015. Международный журнал компьютерного зрения, том 115 (3), стр. 211--252. .Springer.
    14. Визуализация данных с использованием t-SNE [PDF]
      Maaten, L.v.d. и Хинтон, Г., 2008. Journal of Machine Learning Research, Том 9 (ноябрь), стр. 2579-2605.
    15. UMAP: аппроксимация и проекция однородного многообразия
      Макиннес, Л., Хили, Дж., Сол, Н. и Гроссбергер, Л., 2018. Журнал программного обеспечения с открытым исходным кодом, том 3 (29), стр. 861.
    16. Grad-cam: Почему ты так сказал? визуальные объяснения из глубоких сетей с помощью градиентной локализации [PDF]
      Selvaraju, R.Р., Дас, А., Ведантам, Р., Когсуэлл, М., Парих, Д. и Батра, Д., 2016. Препринт arXiv arXiv: 1610.02391.
    17. Adversarial Patch [PDF]
      Браун, Т. Б., Мане, Д., Рой, А., Абади, М. и Гилмер, Дж., 2017. CoRR, Vol abs / 1712.09665.
    18. Примеры состязательности в физическом мире
      Куракин А., Гудфеллоу И. и Бенжио С., 2016. Препринт arXiv arXiv: 1607.02533.
    19. Достаточно вращения и сдвига: обман машин с простыми преобразованиями
      Engstrom, L., Тран, Б., Ципрас, Д., Шмидт, Л., Мадри, А., 2017. Препринт arXiv arXiv: 1712.02779.
    20. Примеры неограниченного состязания
      Браун, Т. Б., Карлини, Н., Чжан, К., Олссон, К., Кристиано, П. и Гудфеллоу, И., 2018. Препринт arXiv arXiv: 1809.08352.
    21. Интригующие свойства нейронных сетей [PDF]
      Сегеди, К., Заремба, В., Суцкевер, И., Бруна, Дж., Эрхан, Д., Гудфеллоу, И., и Фергус, Р., 2013. препринт arXiv arXiv: 1312,6199.
    22. Использование искусственного интеллекта для улучшения человеческого интеллекта [ссылка]
      Carter, S.и Нильсен, М., 2017. Distill. DOI: 10.23915 / distill.00009
    23. Визуализация представлений: глубокое обучение и человеческие существа [ссылка]
      Олах, К., 2015.
    24. Машинное обучение для визуализации [ссылка]
      Джонсон, И., 2018.
    25. Image-to -изображения с условными состязательными сетями
      Изола, П., Чжу, Дж., Чжоу, Т. и Эфрос, А.А., 2017. Препринт arXiv.
    26. TopoSketch: рисование в скрытом пространстве
      Ло, И. и Уайт, Т., 2017. Практикум NIPS по машинному обучению для творчества и дизайна.
    27. Генеративная визуальная манипуляция на многообразии естественных изображений
      Чжу, Дж., Крахенбуль, П., Шехтман, Э. и Эфрос, А.А., 2016. Европейская конференция по компьютерному зрению, стр. 597-613.
    28. ML как соавтор: Составление мелодических палитр с использованием скрытых циклов [ссылка]
      McCurry, C., 2018.
    29. Иерархическая модель скрытых векторов для изучения долгосрочной структуры в музыке
      Робертс, А., Энгель, Дж., Раффель , К., Хоторн, К. и Эк, Д., 2018. Препринт arXiv arXiv: 1803.05428.
    30. Рассечение GAN: визуализация и понимание генерирующих состязательных сетей [ссылка]
      Бау, Д., Чжу, Дж., Стробельт, Х., Болей, З., Тененбаум, Дж. Б., Фриман, В. Т. и Торральба, А., 2018. Препринт arXiv arXiv: 1811.10597.
    31. Нейроалгоритм художественного стиля [PDF]
      Gatys, L.A., Ecker, A.S. и Бетге, М., 2015. Препринт arXiv arXiv: 1508.06576.
    32. Исследование гистограмм [ссылка]
      Lunzer, A. and McNamara, A., 2017.

    Обновления и исправления

    Если вы видите ошибки или хотите предложить изменения, создайте проблему на GitHub.

    Повторное использование

    Диаграммы и текст находятся под лицензией Creative Commons Attribution CC-BY 4.0 с исходным кодом, доступным на GitHub, если не указано иное. Рисунки, которые были повторно использованы из других источников, не подпадают под действие этой лицензии, и их можно узнать по пометке в их подписи: «Рисунок из…».

    Цитата

    Для атрибуции в академическом контексте, пожалуйста, процитируйте эту работу как

     Картер и др.