如何应对语言暴力

语言暴力,就是使用谩骂诋毁蔑视、嘲笑等侮辱歧视性的语言。例如 "你怎么这么笨!" “笨的跟猪一样”很多时候发生在父母对孩子的身上,学校同学的嘲笑上。造成的心理伤害直接导致孩子自杀,内心自卑,极端。面对语言暴力,若以暴制暴,会使自己人际关系变得恶劣,若一味忍让,会造成自己处于被动挨打的局面,甚至造成内心极其压抑。


首先我们自己不能做一个施暴者,面对孩子,不应该 不断絮絮叨叨,指责他,自己有压力或情绪易失控者,需要多寻求正确的释放压力方法,控制着自己的情绪,不让其失控。内心要放宽,看得开。


再者面对语言暴力如何保护自己:
1.亮明态度

发生类似事件时,决不能忍气吞声。受暴者应该用自己的态度和行为制止事件的进一步发展。应该告诉施暴者,你这种行为已经对我造成了伤害,无论施暴者是同伴还是老师,都应该大胆提出。

2. 这是我自己的事情——告诉那些想要控制我们的父母们,我有判断也会对后果负责。我是成年人,有自己的独立人格和思想,不是你的专属宠物。

3,不理睬也不向他人解释自己的所做所行——告诉那些要不断通过摔跤打滚、骂人猜忌来吸引我们注意力的朋友爱人陌生人,我如果上前拉你,你一辈子都学不会自己站起来。

4.寻求心理医生的帮助

 在此,我希望社会能够有更多关于这方面的教育,让人民大众意识到语言暴力的危害,心理教育的意义。减少那些报复社会的人,让更多的孩子不再去自杀,让更多的人敞开心扉,让大家能够积极面对不公不好不平等的东西,以寻求正确处理方式。
在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值