Ошибка валидации входных параметров

Наличие ошибок в коде страницы сайта всегда влечет за собой негативные последствия – от ухудшения позиций в ранжировании до жалоб со стороны пользователей. Ошибки валидации могут наблюдаться как на главной, так и на иных веб-страницах, их наличие свидетельствует о том, что ресурс является невалидным. Некоторые проблемы замечают даже неподготовленные пользователи, другие невозможно обнаружить без предварительного аудита, анализа. О том, что такое ошибки валидации и как их обнаружить, мы сейчас расскажем.

Ошибка валидации, что это такое?

Для написания страниц используется HTML – стандартизированный язык разметки, применяемый в веб-разработке. HTML, как любой другой язык, имеет специфические особенности синтаксиса, грамматики и т. д. Если во время написания кода правила не учитываются, то после запуска сайта будут появляться различные виды проблем. Если HTML-код ресурса не соответствует стандарту W3C, то он является невалидным, о чем мы писали выше.

Почему ошибки валидации сайта оказывают влияние на ранжирование, восприятие?

Наличие погрешностей в коде – проблема, с которой необходимо бороться сразу после обнаружения. Поисковые системы «читают» HTML-код, если он некорректный, то процесс индексации и ранжирования может быть затруднен. Поисковые роботы должны понимать, каким является ресурс, что он предлагает, какие запросы использует. Особо критичны такие ситуации для ресурсов, имеющих большое количество веб-страниц.

Как проверить ошибки валидации?

Для этой работы используется либо технический аудит сайта, либо валидаторы, которые ищут проблемы автоматически. Одним из самых популярных является сервис The W3C Markup Validation Service, выполняющий сканирование с оглядкой на World Wide Web Consortium (W3C). Рассматриваемый валидатор предлагает три способа, с помощью которых можно осуществить проверку сайта:

• ввод URL-адреса страниц, которые необходимо просканировать;
• загрузка файла страницы;
• ввод части HTML-кода, нуждающегося в проверке.

После завершения проверки вы получите развернутый список выявленных проблем, дополненных описанием, ссылками на стандарты W3C. По ходу анализа вы увидите слабые места со ссылками на правила, что позволит самостоятельно исправить проблему.

Существуют другие сервисы, позволяющие выполнить проверку валидности кода:

• Dr. Watson. Проверяет скорость загрузки страниц, орфографию, ссылки, а также исходный код;
• InternetSupervision.com. Отслеживает производительность сайта, проверяет доступность HTML.

Плагины для браузеров, которые помогут найти ошибки в коде

Решить рассматриваемую задачу можно с помощью плагинов, адаптированных под конкретный браузер. Можно использовать следующие инструменты (бесплатные):

• HTML Validator для браузера Firefox;
• HTML Validator for Chrome;
• Validate HTML для Firefox.

После проверки нужно решить, будете ли вы устранять выявленные ошибки. Многие эксперты акцентируют внимание на том, что поисковые системы сегодня уделяют больше внимания качеству внешней/внутренней оптимизации, контенту, другим характеристикам. Однако валидность нельзя оставлять без внимания, ведь если даже обнаруженные проблемы не будут мешать поисковым ботам, то они точно начнут раздражать посетителей сайта.

Как исправить ошибку валидации?

В первую очередь нужно сосредоточить внимание на слабых местах, связанных с контентом – это то, что важно для поисковых систем. Если во время сканирования было выявлено более 25 проблем, то их нельзя игнорировать из-за ряда причин:

• частичная индексация;
• медленная загрузка;
• баги, возникающие во время непосредственной коммуникации пользователя с ресурсом.

Например, игнорирование ошибок может привести к тому, что некоторые страницы не будут проиндексированы. Для решения рассматриваемой проблемы можно привлечь опытного фрилансера, однако лучшее решение – заказ услуги в веб-агентстве, что позволит исправить, а не усугубить ситуацию.

Технический и SEO-аудит

Выявление ошибок – первый шаг, ведь их еще нужно будет устранить. При наличии большого пула проблем целесообразно заказать профессиональный аудит сайта. Он поможет найти разные виды ошибок, повысит привлекательность ресурса для поисковых ботов, обычных пользователей: скорость загрузки страниц, верстка, переспам, другое.

В заключение

На всех сайтах наблюдаются ошибки валидации – их невозможно искоренить полностью, но и оставлять без внимания не стоит. Например, если провести проверку сайтов Google или «Яндекс», то можно увидеть ошибки, однако это не означает, что стоит вздохнуть спокойно и закрыть глаза на происходящее. Владелец сайта должен ставить во главу угла комплексное развитие, при таком подходе ресурс будет наполняться, обновляться и «лечиться» своевременно. Если проблем мало, то можно попробовать устранить их своими силами или с помощью привлечения стороннего частного специалиста. В остальных случаях лучше заказать услугу у проверенного подрядчика.

Просмотров 1.2к. Опубликовано 19.12.2022
Обновлено 19.12.2022

Как правило, многие вебмастера загружают свои сайты на хост сразу-же после их создания. При этом они большей частью ориентируются на правильность составления смысла текстового содержания, чем на правильность внутреннего кода страниц.

Валидация сайта

Но есть и другие факторы, которые могут и влияют на позиции сайта. И к ним относятся, в том числе, и технические факторы. Ну а к техническим относятся и валидация сайта. Так что же это такое?

Если простыми словами, то валидация сайта — это проверка кода сайта на техническое соответствие и ошибки. Ну например, вы забыли использовать закрывающий тег — /html.  В последнем HTML5, визуально ничего не поменяется. Однако, это ошибка кода.

При написании кода, возможны и другие ошибки. И опять-таки, современный язык гипер разметки «стерпит» многое. Например, «забытие» закрывающего тега /head. И снова вы не увидите разницу. Но она есть))

На самом деле, при написании сайта, ошибок может быть довольно много. И что хуже, некоторые из этих ошибок, могут проявиться и визуально. Ну может блоки поплывут, может выравнивание, а может и еще что-то. Потенциальных ошибок, тысячи. И далеко не все из них, бросаются в глаза.

В чем опасность?

Ну казалось-бы, ну и что тут такого? Да, нужно сказать, что зачастую такие ошибки не видимы. Точнее, невидимы человеком. А ведь страницы нашего сайта могут посетить не только люди, но и поисковые пауки, которые полностью просматривают сайт. И каждую ошибку, которую они находят на сайте, они передают на сервера поисковиков, таких как Яндекс или Гугл.

А поисковики, в свою очередь, видя что на сайте много ошибок кода, вполне могут сделать вывод о том, что сайт плохой. И значит, не будут поднимать его в поиске. Ну а это уже будет означать, что прощай посетители с поиска.

Да, надо признать, определенная пессимизация сайта из-за ошибок валидации, это довольно редкое явление. Но это вполне возможно, а значит, над валидацией обязательно нужно работать. А что для этого нужно сделать? Понятное дело, вначале ошибки нужно найти.

Но поскольку вручную это очень трудоёмкое и ненадежное дело, то для поиска ошибок, используются специальные сервисы, так называемые «Валидаторы».

Валидатор Markup Validation Service.

Этот сервис проверяет правильность кодов HTML и XHTML, которые являются основой большей части страниц при создании практически любого сайта и определяют его внутреннюю структуру. На этот сервис валидатора можно попасть, если пройти по ссылке http://validator.w3.org

Но здесь есть обязательное условие, которое также относится и к другим валидаторам: проверяемый сайт или его проверяемые страницы должны быть закачаны на хостинг. В противном случае, валидатор не будет «знать» адрес сайта и не сможет ничего проверить. Вот сейчас можно уже рассмотреть, как работать на этом валидаторе.

После захода на страницу этого сервиса, отобразиться вся его функциональная картинка. Но большая часть изображённого и написанного к основной проверке не относится и всё своё внимание надо обратить только на окно ввода адреса проверяемой страницы:

Вот именно с него и надо начинать.

Вообще-то, проверка валидации сайта чрезвычайно проста, как и весь наш бренный мир: в адресном окне сервиса надо написать адрес сайта, т.е. его URL и затем нажать «Check». После такого простого действия, валидатор «попыхтит» несколько секунд и выдаст следующее:

Это означает, что никаких ошибок в коде страницы нет и Вы можете быть абсолютно спокойны.

Но также может быть и такой нежелательный вариант:

Это уже похуже и означает, что во внутреннем коде проверяемой страницы есть какие-то ошибки. Однако, это совсем не смертельно: просто надо прокрутить страницу ниже и там подробно будут написаны все найденные ошибки в процессе проверки.

Кроме того, валидатор не только перечислит найденные ошибки, но и точно покажет, на какой строке внутреннего кода эти ошибки расположены. Так что долго их искать не придётся. Здесь, ничего не преувеличивая, можно твёрдо сказать, что этот валидор работает прекрасно.

Но это ещё не всё: валидатор не только указывает местоположение обнаруженной ошибки кода, но и даёт достаточно полные рекомендации, каким образом можно устранить эти ошибки. Конечно, для этого не надо лениться и внимательно прочитать всё написанное.

В качестве краткого и обобщенного вывода, можно сказать следующее:

1. данный сервис валидатора работает прекрасно и может очень быстро провести проверку сайта.
2. Ну и небольшое, но очень приятное дополнение: валидация сайта производиться бесплатно.
3. Сейчас можно перейти к следующему этапу: это проверка кода CSS.

Валидатор CSS Validation Service

В общем это вторая функция вышеописанного сервиса, но она «заточена» не для проверки кода HTML и XHTML, а конкретно для проверки правильности кода стиля CSS, расположенного на внешней таблице. А чтобы попасть на страницу сервиса, надо пройти по ссылке http://jigsaw.w3.org/css-validator.

Кстати, здесь стоит отметить нечто приятное: проверка на этом сервисе абсолютно бесплатна. Так что не надо вытаскивать деньги из своего кошелька — пусть они лежат до нужного момента. Однако перейдём к методике работы на этом втором сервисе.

В общем-то вся работа на валидаторе CSS абсолютно идентична проверке на чистоту кода. Поэтому, приводить отдельную картинку адресной строки валидатора нет необходимости. Просто чуть ниже кратко рассмотрим непосредственно порядок самой проверки и всё.

Для этого надо в адресной строке записать URL таблицы CSS, типа «http://мой сайт/style.css» и после этого нажать кнопку с русской надписью «Проверить». Соответственно, этот валидатор тоже несколько секунд «попыхтит» и выдаст искомый результат:

Это значит, что таблица CSS написана правильно и никаких ошибок в ней не обнаружено.

И здесь также есть приятная неожиданность: если прокрутить страницу несколько ниже, то там будет написан оптимизированный код для Вашей таблицы CSS, из которого убраны все лишние надписи и все теги кода будут расставлены в той последовательности, которая соответствует оптимальным рабочим требованиям всех поисковых систем. Остаётся только скопировать этот идеальный образец кода и вставить его в таблицу CSS.

Вполне может быть, что случиться и такой вариант:

Это значит, что обнаружены какие-то ошибки в коде CSS, но пугаться этого совсем не стоит. Сразу внизу под этой красной строкой, валидатор точно укажет, какой тег написан неправильно. Остаётся только в таблице стиля найти эти теги и сделать нужные исправления.

И конечно, после этого закачать исправленную таблицу стиля на хост и при наличии зелёной строки можно с удовольствием скопировать оптимизированный код стиля таблицы CSS. Вполне понятно, что затем лучше всего поменять старый код на новый и оптимизированный.

Краткое резюме.

Выше были рассмотрены две самых основных и обязательных проверки валидации сайта. Без этих проверок даже не стоит открывать индексацию для поисковых систем в robots.txt В противном случае, сайт может быть проигнорирован для индексации поисковыми машинами и будет считаться неисправным с соответствующими санкциями.

Чтобы этого не произошло, надо затратить всего несколько минут, чтобы быть абсолютно спокойным и полностью уверенным в техническом состоянии своего сайта и всех его страниц. Конечно, необходимо ещё произвести дополнительные проверки ссылок и анкоров, видимости сайта на мобильных устройствах и параметры других кодов. Только тогда сайт можно считать готовым для его полного функционирования и для удачного и быстрого продвижению в ТОП.

Заранее хочется сказать, что все остальные проверки проходят также быстро и просто, как и рассмотренные выше — надо только внимательно прочитать порядок работы с валидатором.

Добавлено 19.04.2018г.

Распространенные ошибки валидности при проверке html кода

Решил дополнить статью ошибками HTML кода, которые часто встречаются на сайтах. Во всяком случае у меня их было много)). Сами ошибки валидатор подсвечивает желтым цветом.

1) Error: Character reference was not terminated by a semicolon.

Ошибка: символ не был прерван точкой с запятой — соответственно надо добавить.

2) Warning: Section lacks heading. Consider using h2-h6 elements to add identifying headings to all sections.

Предупреждение: Раздел не имеет заголовка. Рассмотрите возможность использования элементов h2-h6 для добавления идентифицирующих заголовков ко всем разделам. Тут все понятно, надо добавить хотя бы один подзаголовок. Это даже не ошибка, а рекомендация.

3) Error: Element noindex not allowed as child of element p in this context.

Ошибка: элемент noindex не разрешен как дочерний элемент элемента p в этом контексте. (Подавление дальнейших ошибок из этого поддерева.)
Решение простое, надо закомментировать тег ноиндекс, вид будет таким:

4) Error: The center element is obsolete.

Ошибка: тег «center» устарел — надо заменить, если речь про img то можно использовать атрибут align. Если что-то другое центрировали, то заменить на div.

5) An img element must have an alt attribute, except under certain

Ошибка: Элемент img должен иметь атрибут alt -тут все понятно, надо добавить атрибут альт, даже если он будет незаполненный, то ошибка уйдет.

6) The width attribute on the td element is obsolete. Use CSS instead.

Ошибка: Атрибут «width» на элементе «td» устарел

7) The type attribute is unnecessary for javascript resources

Ошибка: атрибут type не нужен для ресурсов javascript. Решение просто удаляем все лишнее и оставляем только тег «script».

The align attribute on the img element is obsolete.

Ошибка: Атрибут align для элемента img устарел. Сделайте выравнивание изображений дивами.

Ошибка: Неправильное использование тега «li»: отсутствует тег «ul», «ol» . Нужно проверить вложенность элементов списка.

10) End tag for «div» omitted, but OMITTAG NO was specified

Ошибка: Не хватает закрывающего тега div. Решение — добавляем элемент

11) End tag for element «div» which is not open

Ошибка: закрывающий тег div лишний. Соответственно удаляем.

Жду ваших комментариев, а у вас на сайтах валидный код?

Для более верной работы сайта (магазина, в данном случае), проверяем на наличие ошибок в коде с помощью валидатора https://validator.w3.org/.

Например в статьях на этом сайте есть целых 15 ошибок кода.

Посмотреть их можно здесь.

Я их не исправляю, так как у меня уже практически готов новый дизайн сайта, в котором ошибок не будет. На него я решил перейти, учитывая  что сейчас не менее половины заходов на сайт с мобильных устройств, под которые я и переделываю этот проект.

Ошибки же, о которых пойдет речь ниже, касаются магазинов на JoomShopping, которыми я занимаюсь чаще и более основательно, чем сайтом rtr24.ru.

Ошибки валидации JoomShopping

У меня ошибки содержались в модулях «Обратный звонок» и в «Фильтре по магазину».

1. Ошибка The type attribute for the style element is not needed and should be omitted

<style type="text/css">

Это устаревший код, сегодня достаточно писать

<style>

2. Ошибка The type attribute is unnecessary for JavaScript resources

<script type="text/javascript">

Тоже устарел, Вместо него везде можно смело писать

<script >

3. Ошибка в «Обратном звонке»

Тут речь идет о том, на какой странице нужно оказаться после заказа обратного звонка. решаем, что на той же самой, откуда этот звонок заказывался.

Тогда в дефолтном шаблоне модуля ищем:

<form action="<?php echo JRoute::_( '', true, $params->get('usesecure')); ?>" method="post" name="feedback_form" class="form_items">

Конкретно нас интересует:

<?php echo JRoute::_( '', true, $params->get('usesecure')); ?>

Вместо этого можно написать:

<?php echo JRoute::_(/lubaja-nascha-staija); ?>

Я пишу:

<?=$_SERVER['PHP_SELF'];?>

Теперь заказав звонок, клиент магазина останется на странице с тем же товаром (вдруг он его еще не рассмотрел?).

4. Ошибки в модуле фильра товаров JoomShopping

В папке:

modulesmod_jshopping_unijax_filtertmpldefault

Открываем файлы:

vendor.php
manufacturer.php
label.php
delivery_time.php
characteristic.php
category.php
availability.php

И с помощью «Найти-Заменить» в Notepad++ во всех файлах сразу меняем:

value=""></option>

на:

value="">&nbsp;</option>

5. The itemprop attribute was specified, but the element is not a property of any item

В файле шаблона Joomla index.php

Ищем:

<html lang="<?php echo $this->language; ?>" dir="<?php echo $this->direction; ?>">

И делаем:

<html lang="<?php echo $this->language; ?>" dir="<?php echo $this->direction; ?>" itemscope itemtype="http://schema.org/WebPage">

На этом месте, магазин который я сейчас разрабатываю, начал показывать 0 ошибок в валидаторе.

Ошибки валидации – это ошибки в коде страниц сайта, при этом ошибки на главной странице и на внутренних страницах сайта могут отличаться друг от друга. Сайт считается валидным, если у него отсутствуют ошибки в коде страниц сайта. Ошибки могут появляться в ходе разработки сайта, например, когда неверно закрыты html-теги или не закрыты вовсе, когда используются устаревшие теги, не задан тип документа (<!DOCTYPE html>), некорректно организована вложенность элементов и другие. Часть ошибок могут быть видимыми, и пользователь сможет заметить их при посещении страниц сайта, часть ошибок может быть скрытой от глаз.

Наиболее популярный и зарекомендовавший себя валидатор, на наш взгляд, – validator.w3.org, он сканирует сайт на наличие ошибок в соответствии с принятыми Консорциумом Всемирной паутины стандартами. Данный валидатор имеет 3 способа проверки на ошибки: ввести URL конкретной страницы вашего сайта, загрузить файл страницы сайта и ввести часть кода сайта, которую необходимо проверить.

После выполнения проверки вам будет предоставлен список ошибок на странице с указанием описания ошибки, номер строки с ошибкой и в какой части строки содержится ошибка.

Присутствует функция фильтрации ошибок, с помощью которой вы можете исправлять по очереди конкретные группы ошибок, кроме этого для каждой ошибки предоставляется ссылка на w3c стандарты, где можно ознакомиться с причиной появления данной ошибки.

Также существуют плагины для браузеров для поиска ошибок на страницах сайта.

http://users.skynet.be/mgueury/mozilla/ – плагин для Mozilla

https://chrome.google.com/webstore/detail/html-tidy-browser-extensi/gljdonhfjnfdklljmfaabfpjlonflfnm – плагин для Chrome

https://addons.opera.com/en/extensions/details/validator/ – плагин для Opera

После того как сайт проверили на ошибки, встает вполне резонный вопрос: нужно ли их немедленно удалять и чем это чревато при SEO-продвижении?

Поисковые системы при ранжировании сайтов в поисковой выдаче все же уделяют больше внимания другим аспектам, таким как внутренняя оптимизация сайта, ссылочный профиль, контент. Но и валидацию полностью игнорировать все же не стоит.

В первую очередь рекомендую обратить внимание на ошибки, связанные с контентом, т.к. для поисковиков данный фактор является важным при ранжировании сайтов. Если ошибок на страницах сайта достаточно много (более 25), то настоятельно рекомендуется устранять ошибки в коде, т.к. сайты с большим количеством ошибок дольше загружаются, а также их сложнее проиндексировать, что может привести к отсутствию части страниц сайта в индексе поисковой системы.

Давайте проанализируем, сколько ошибок присутствует в коде страниц у крупных ресурсов.

Яндекс:

Google:

ОАО «РЖД»:

Как вы уже заметили, даже у сайтов поисковых систем присутствуют ошибки в коде страниц, что лишний раз подтверждает, что устранение ошибок носит скорее рекомендательный характер, при этом стоит упомянуть, что не нужно пренебрегать этим фактором и «запускать» ваш сайт. Развивайте сайт комплексно, всесторонне, тогда и результат будет соответствовать вашим ожиданиям.

Кстати, проверка сайта на ошибки, которые действительно влияют на продвижение, проходит в рамках SEO-аудита. Если сомневаетесь, что можете адекватно оценить свой сайт на наличие ошибок, обращайтесь. 

At this time, stochastic gradient based methods are almost always the algorithm of choice for deep learning. This means that data comes in as batches, gradients are computed and parameters are updated. This means you can also compute the loss over the data as each batch is selected. Under this framework, there are two ways in how the loss is computed that I can think of which can lead to this phenomenon that the training error is greater than the validation error. Below, I show that Keras does, in fact, appear to compute the in-sample errors in these ways.

1.) Training error is averaged over whole epoch, rather all at once at the end of the epoch, but validation error is only at end of epoch. As we sample our training data to compute gradients, we might as well compute the loss over them as well. But since the validation data is not used during the computation of gradients, we may decide to only compute the loss after the end of the epoch. Under this framework, the validation error has the benefit of being fully updated, while the training error includes error calculations with fewer updates. Of course, asymptotically this effect should generally disappear, since the effect on the validation error of one epoch typically flattens out.

2.) Training error is computed before batch update is done. In a stochastic gradient based method, there’s some noise the gradient. While one is climbing a hill, there’s a high probability that one is decreasing global loss computed over all training samples. However, when one gets very close to the mode, the update direction will be negative with respect to the samples in your batch. But since we are bouncing around a mode, this means on average we must be choosing a direction that is positive with respect to the samples out of batch. Now, if we are about to update with respect to the samples in a given batch, that means they have been pushed around by potentially many batch updates that they were not included in, by computing their loss before the update, this is when the stochastic methods have pushed the parameters the most in favor of the other samples in your dataset, thus giving us a small upward bias in the expected loss.

Note that while asymptotically, the effect of (1) goes away, (2) does not!
Below I show that Keras appears to do both (1) and (2).

(1) Showing that metrics are averaged over each batch in epoch, rather than all at once at the end. Notice the HUGE difference in in-sample accuracy vs val_accuracy favoring val_accuracy at the very first epoch. This is because some of in-sample error computed with very few batch updates.

>>> model.fit(Xtrn, Xtrn, epochs = 3, batch_size = 100, 
...                 validation_data = (Xtst, Xtst))
Train on 46580 samples, validate on 1000 samples
Epoch 1/3
46580/46580 [==============================] - 8s 176us/sample 
- loss: 0.2320 - accuracy: 0.9216 
- val_loss: 0.1581 - val_accuracy: 0.9636
Epoch 2/3
46580/46580 [==============================] - 8s 165us/sample 
- loss: 0.1487 - accuracy: 0.9662 
- val_loss: 0.1545 - val_accuracy: 0.9677
Epoch 3/3
46580/46580 [==============================] - 8s 165us/sample 
- loss: 0.1471 - accuracy: 0.9687 
- val_loss: 0.1424 - val_accuracy: 0.9699
<tensorflow.python.keras.callbacks.History object at 0x17070d080>

(2) Showing error is computed before update for each batch. Note that for epoch 1, when we use batch_size = nRows (i.e., all data in one batch), the in-sample error is about 0.5 (random guessing) for epoch 1, yet the validation error is 0.82. Therefore, the in-sample error was computed before the batch update, while the validation error was computed after the batch update.

>>> model.fit(Xtrn, Xtrn, epochs = 3, batch_size = nRows, 
...                 validation_data = (Xtst, Xtst))
Train on 46580 samples, validate on 1000 samples
Epoch 1/3
46580/46580 [==============================] - 9s 201us/sample 
- loss: 0.7126 - accuracy: 0.5088 
- val_loss: 0.5779 - val_accuracy: 0.8191
Epoch 2/3
46580/46580 [==============================] - 6s 136us/sample 
- loss: 0.5770 - accuracy: 0.8211 
- val_loss: 0.4940 - val_accuracy: 0.8249
Epoch 3/3
46580/46580 [==============================] - 6s 120us/sample 
- loss: 0.4921 - accuracy: 0.8268 
- val_loss: 0.4502 - val_accuracy: 0.8249

Small note about the code above: an auto-encoder was built, hence why the input (Xtrn) is the same as the output (Xtrn).

At this time, stochastic gradient based methods are almost always the algorithm of choice for deep learning. This means that data comes in as batches, gradients are computed and parameters are updated. This means you can also compute the loss over the data as each batch is selected. Under this framework, there are two ways in how the loss is computed that I can think of which can lead to this phenomenon that the training error is greater than the validation error. Below, I show that Keras does, in fact, appear to compute the in-sample errors in these ways.

1.) Training error is averaged over whole epoch, rather all at once at the end of the epoch, but validation error is only at end of epoch. As we sample our training data to compute gradients, we might as well compute the loss over them as well. But since the validation data is not used during the computation of gradients, we may decide to only compute the loss after the end of the epoch. Under this framework, the validation error has the benefit of being fully updated, while the training error includes error calculations with fewer updates. Of course, asymptotically this effect should generally disappear, since the effect on the validation error of one epoch typically flattens out.

2.) Training error is computed before batch update is done. In a stochastic gradient based method, there’s some noise the gradient. While one is climbing a hill, there’s a high probability that one is decreasing global loss computed over all training samples. However, when one gets very close to the mode, the update direction will be negative with respect to the samples in your batch. But since we are bouncing around a mode, this means on average we must be choosing a direction that is positive with respect to the samples out of batch. Now, if we are about to update with respect to the samples in a given batch, that means they have been pushed around by potentially many batch updates that they were not included in, by computing their loss before the update, this is when the stochastic methods have pushed the parameters the most in favor of the other samples in your dataset, thus giving us a small upward bias in the expected loss.

Note that while asymptotically, the effect of (1) goes away, (2) does not!
Below I show that Keras appears to do both (1) and (2).

(1) Showing that metrics are averaged over each batch in epoch, rather than all at once at the end. Notice the HUGE difference in in-sample accuracy vs val_accuracy favoring val_accuracy at the very first epoch. This is because some of in-sample error computed with very few batch updates.

>>> model.fit(Xtrn, Xtrn, epochs = 3, batch_size = 100, 
...                 validation_data = (Xtst, Xtst))
Train on 46580 samples, validate on 1000 samples
Epoch 1/3
46580/46580 [==============================] - 8s 176us/sample 
- loss: 0.2320 - accuracy: 0.9216 
- val_loss: 0.1581 - val_accuracy: 0.9636
Epoch 2/3
46580/46580 [==============================] - 8s 165us/sample 
- loss: 0.1487 - accuracy: 0.9662 
- val_loss: 0.1545 - val_accuracy: 0.9677
Epoch 3/3
46580/46580 [==============================] - 8s 165us/sample 
- loss: 0.1471 - accuracy: 0.9687 
- val_loss: 0.1424 - val_accuracy: 0.9699
<tensorflow.python.keras.callbacks.History object at 0x17070d080>

(2) Showing error is computed before update for each batch. Note that for epoch 1, when we use batch_size = nRows (i.e., all data in one batch), the in-sample error is about 0.5 (random guessing) for epoch 1, yet the validation error is 0.82. Therefore, the in-sample error was computed before the batch update, while the validation error was computed after the batch update.

>>> model.fit(Xtrn, Xtrn, epochs = 3, batch_size = nRows, 
...                 validation_data = (Xtst, Xtst))
Train on 46580 samples, validate on 1000 samples
Epoch 1/3
46580/46580 [==============================] - 9s 201us/sample 
- loss: 0.7126 - accuracy: 0.5088 
- val_loss: 0.5779 - val_accuracy: 0.8191
Epoch 2/3
46580/46580 [==============================] - 6s 136us/sample 
- loss: 0.5770 - accuracy: 0.8211 
- val_loss: 0.4940 - val_accuracy: 0.8249
Epoch 3/3
46580/46580 [==============================] - 6s 120us/sample 
- loss: 0.4921 - accuracy: 0.8268 
- val_loss: 0.4502 - val_accuracy: 0.8249

Small note about the code above: an auto-encoder was built, hence why the input (Xtrn) is the same as the output (Xtrn).

Не всегда, но все же достаточно часто пользователь при попытке завести себе именную Пушкинскую карту может наткнуться на ошибку валидации. Пользователь делает что-то неправильно или ошибка валидации зависит не от него?

Кто и как может открыть Пушкинскую карту

С недавнего времени государство запустило уникальную акцию, благодаря которой у всех желающих появилась возможность покупать билеты в музеи и театры, не тратя при этом ни копейки собственных денег. Конечно, сумма покупок ограничена 3 тысячами. Именно такая сумма будет на счету пользователя до конца года на карте.

По сообщениям представителей государства и тех структур, которые ответственны на Пушкинские карты, в следующем году на карты будет зачисляться 5000 рублей, которые можно будет потратить в течение календарного года. При этом все, что требуется сделать человеку – это скачать на свой гаджет приложение Госуслуги.Культура и зарегистрироваться в нем с помощью аккаунта в Госуслугах.

После первого входе в приложение на экране будет находиться лишь одна функция – сделать заказ Пушкинской карты, которую разрешается оформлять одним из двух удобных способов. Можно или сделать ее виртуальной и пользоваться внутри телефона, или заказать ее в Почта Банке в обычном виде. Перевыпуск карты, продление ее действия, оплата других товаров и снятие наличных у нее отсутствуют. В 2022 году карту необходимо будет перевыпустить для получения бонуса в 5000 рублей.

В чем причина ошибки валидации при регистрации

Зарегистрировать Пушкинскую карту может каждый пользователь, подходящий по условиям. А условий регистрации всего лишь два – возраст и наличие верифицированного аккаунта на портале Госуслуг. Аккаунт должен быть подтвержден, а возраст не должен быть меньше 14 лет и старше 22 лет. Правда, если человеку исполняется в сентябре 14 лет или 23 года, он тоже проходит по программе.

Все же остальные люди, которым 14 еще нет или уже исполнилось 23 года, не подходят по возрасту, а одного только верифицированного профиля будет недостаточно для получения Пушкинской карты.

Ошибка валидации может быть связана как с тем, что человек не подошел по возрасту, так и с тем, что статус его аккаунта не соответствует требованиям оформления. И, если возраст подделать не получится, с профилем на портале Госуслуг разобраться можно.

Подтвердить личный профиль можно как с помощью обращение в МФЦ, так и через мобильные приложения любого банка, в котором у пользователя есть карта, счет или какой-либо иной другой продукт, для оформления которого пользователь давал банку личные данные (СНИСЛ, паспорт и т.д.).

Если даже при удовлетворении всех условий Пушкинская карта не выпускается, вполне вероятно, что человек столкнулся с системным сбоем. В таком случае оптимальным вариантом будет обратиться за консультацией в тот банк, который непосредственно и отвечает за выпуск, оформление и регистрацию культурных карт. И речь идет о Почта Банке.

Для того, чтобы связаться с Почта Банком и службой поддержки, можно перейти на страницу ВКонтакте (https://vk.com/pochtabank), такую же страницу в социальной сети Одноклассники (https://ok.ru/pochtabank) или позвонить по телефону — +7 495 532 13 00.

Операторы способны ответить на любые вопросы, даже самые сложные, если они будут касаться напрямую Пушкинской карты. Также они сами могут задать несколько дополнительных и уточняющих вопросов для более оперативного решения проблемы. Вполне может быть так, что ситуацию спасет переустановка приложения Культура, использование другого телефона или заказ карты на сайте банковского учреждения.

На самом деле вариантов решения может быть очень много, поэтому даже при появлении одной и той же ошибки несколько раз не стоит переживать и расстраиваться. Вполне может быть, на сайт банка или внутри приложения возникает слишком много обращений от других пользователей, что вызвало перегрузку.

Приобретение билета по Пушкинской карте

Итак, предположим, что никаких ошибок с валидацией и регистрацией нет, а пользователь, заказавший Пушкинскую карту, получил ее и успешно зарегистрировал. Что делать после всего этого и как правильно выбрать первое культурное мероприятие?

В мобильной программе Госуслуги.Культура после регистрации и появления там карты появится несколько разделов с событиями, на которые пользователь может приобрести билет. Это могут быть экскурсии, спектакли, постановки, а также музеи и т.д. Все, что нужно сделать пользователю – выбрать мероприятие, дату и место.

Важный момент: имея Пушкинскую карту, пользователь может покупать билет лишь для себя. Кто-то за него или он для кого-то билет купить через Пушкинскую карту не сможет.

Итак, после выбора мероприятия необходимо открыть вкладку с ним. Нажатие на вкладку переведет пользователя на сайт организация мероприятия, и уже там, используя специальную форму, можно купить билет на определенную дату или забронировать его. Для того, чтобы приобрести билет именно с помощью Пушкинской карты, необходимо в указанной форме ввести ее номер. Если карта виртуальная, такие данные можно найти в приложении Госуслуги.Культура.

Заключение

При регистрации Пушкинской карты, можно столкнуться с ошибкой валидации. Данная ошибка может появиться из-за неподтвержденного аккаунта на сайте «Госуслуги» или же из-за неподходящего возраста. Если же вам от 14 до 22 лет и вы имеете подтвержденный статус на гос. услугах, возможно ошибка появляется из-за системного сбоя на сервере. В таком случае советуем обратится в службу поддержки.