TensorFlow 技術發展與落地實踐
本次分享的主要內容包括以下四個方面: 首先是深度學習簡介；其次是 TensorFlow 簡介；然後講解了深度學習在服裝設計方向的機會與挑戰；最後重點介紹深度學習的落地實踐。
一、 深度學習簡介
1.1 深度學習的發展
阿爾法圍棋（AlphaGo）是第一個擊敗人類職業圍棋選手、第一個戰勝圍棋世界冠軍的人工智慧機器人， 從 AlphaGo 開始， 人工智慧正式走入了大眾的視野， 在 10 月 18 日，AlphaGo 的父親 DeepMind 團隊推出了 AlphaGo Zero，從 0 訓練用了 40 天時間，以 100：0 擊敗了當今的世界圍棋第一 AlphaGo，AlphaZero 在去年底通過自我對弈，就完爆上一代圍棋冠軍程式 AlphaGo，且沒有采用任何的人類經驗作訓練資料，不管是 AlphaGo 還是 AlphaGo 他們的原理都是深度學習。
1.2 深度學習的動機
計算機語言一般都是按照固定流程完成任務，但是有一些任務，比如下五子棋、無人駕駛，人臉識別等，很難把他們的流程描述出來。這個時候就需要用到人工智慧的方式來實現這些流程不確定的工作。
1.3 深度學習的原理
深度學習是指訓練神經網路，把樣本 x 輸入神經網路，每一個特徵都與所有的神經元相互聯絡，通過習得一個函式，對映到輸出 y。
神經網路的結構包含輸入層、隱藏層、輸出層三部分，以判斷零件是否合格為例，一個神經網路可以是輸入層輸入零件的長度和零件的質量，把引數權重 w、偏置 b 和輸入 x 做 wx+b 運算，再通過啟用函式啟用得到神經元的值傳到輸出層，如果輸出大於 0 則零件是合格，否則不合格。
輸入層（Input layer），眾多神經元接受大量非線形輸入 x。輸入的 x 稱為輸入向量。
輸出層（Output layer），x 在神經元連結中傳輸、分析，形成輸出結果。輸出的 x 稱為輸出向量。
隱藏層（Hidden layer），簡稱“隱層”，是輸入層和輸出層之間眾多神經元和連結組成的各個層面。
1.4 深度學習的案例
神經網路在自然語言上的應用：
情感分類：理解情感的語義，先把文字抽象成特徵向量，把特徵向量輸入到神經網路，經過一系列的運算得到正負值，正代表著好評，負代表著差評。
神經網路在影象上的應用：手寫數字識別、目標檢測
輸入圖片得到畫素矩陣，然後把畫素矩陣輸入到神經網路，進行目標檢測，目標識別，識別出圖片中的人、狗和椅子，手寫數字也是同理。
目前 google 也在使用深度學習的方式來做推薦：
1.5 深度學習的趨勢
可以看出從 2012 開始，深度學習的熱度持續增高，一直到 2017 年都處於持續增長狀態。2015 年國內開始興起人工智慧，到 2018 年，經過這三年的發展，人工智慧的技術已經得到很好的發展，在各種細分的領域得到很好的應用。
二、TensorFlow 簡介
2.1 TensorFlow 的前身
TensorFlow 是一個實現深度學習的框架，兩者相輔相成，互為基礎，他的前身是 DistBelief，DistBelief 只支援 CPU，原因是 google 內部的 CPU 資源非常豐富，可以通過並行的方式，實現高速度。
2.2 TensorFlow 介紹
DistBelief 後來發展為了 TensorFlow，TensorFlow 不依賴 Google 內部系統和架構，能夠支援 GPU。
2.3 TensorFlow 早期版本變化
TensorFlow 不斷的再創新，增加新功能，迭代速度是非常快的。
從 2015 年以後，TensorFlow 的流行度遠超其他深度學習框架。
四款常用的深度學習框架比較：早期的時候影象的框架多用 caffe，但是 TensorFlow 的學習資料會更多一些，所以剛入門的新手推薦用 TensorFlow。
三、深度學習在服裝設計方向的機會與挑戰
3.1 深度學習落地行業
隨著深度學習的發展，深度學習已經和很多行業結合起來，比如 AI+ 金融，AI+ 醫療等，但是在服裝設計行業還很少，就目前來說，AI+ 服裝行業還是一片藍海。
3.2 服裝設計行業存在的難題
國內的時尚一直以來都是緊跟歐美時尚，國內的服裝設計師通過不斷的尋找歐美的時尚素材，然後進行二次創造，但是創作的過程存在兩個問題，一是時尚素材過於散，查詢困難，二是設計師難以理解淘寶上的相關服裝資料，沒辦法利用這些資料服務於設計，這也是知衣科技想要解決的問題，知衣科技是一家 AI 電商解決方案提供商，利用影象識別、個性化推薦等人工智慧技術為電商行業提供人工智慧解決方案，輔助設計師完成服裝設計。
下圖是淘寶的資料工具：
3.3 服裝設計問題
1）多源：如果有上千個品牌方，就有上千個官網，還有很多的時尚網站，如何去收集這些資訊其實是一個難點。
2）異構：設計師需要參考的既有影象類的非結構化資料，也有文字這樣的半結構化資料，還有交易結構化資料，如何將這些資料有機的串聯起來存在挑戰。
3）海量：在網際網路上有上百億的服裝資訊，上億的商品交易資訊。
如何去處理這些圖片、文字、交易資訊，去幫助設計師去選款是知衣科技要解決的問題。
四、深度學習的落地實踐
4.1 標籤問題和解決辦法
深度學習的識別和分類都是比較成熟的技術，但是如何把這些技術應用到服裝行業確是一個新的問題。目前時尚圖片的標註資料準確率低，因為時尚是一個專業性的東西，並不是每一個人都能理解時尚，所以很難標註，知衣科技的標註是由服裝學院的設計師們幫忙標註的， 標註的準確率很高。
在服裝識別中，我們把服裝分為了五大類：上衣、下衣、包、鞋子、連衣裙， 再對五大類做細分，總共有 150 多種標籤，設計師需要的是更細的劃分，比如前幾年流行的一字肩，這種細節需要從大量的資料中去發現。
目前標籤存在的兩大問題，一是標籤的稀疏性，有的標籤會比較少，比如雙面呢大衣，二是設計細節難打標籤，比如袖口的拉鍊，口袋的開口方向等，會有漏打漏標的情況，所以整體的標籤要治理出來是非常困難的，我們開發了一套專門針對服裝標籤的打標系統，在部分標籤體系上能實現 93% 到 95% 的識別率，設計院校的學生的識別率在 85%-90%，在這個專業領域上已經比別人強了。
4.2 基於 Faster R-CNN Model 的目標檢測
整體的網路構造分兩層，第一層是 Faster R-CNN 識別服裝的過程，第二層是把識別到的服裝經過一些風格的過濾器， 輸出到不同的 FeatureMap 裡，有些是形態的，有些是風格的，然後根據不同的風格進行聚類，再針對這些問題去做迴歸。
對圖片進行多個維度的識別，包括人臉識別，包括以圖搜圖，搜圖目的不同，他們背後的演算法、邏輯和訓練方式也是不一樣的，比如淘寶的找同款或找相似，而我們要解決的是設計師選錯款的問題，理解設計師想找到什麼圖片，這個問題我們抽象成了兩個場景，一是全圖搜尋，看重的是整體的搭配，二是品類相似，是找單品相似款式。
作者介紹
鄭澤宇， 知衣科技聯合創始人兼 CEO 。國內第一本 TensorFlow 讀物《TensorFlow：實戰 Google 深度學習框架》作者，該書銷量穩居京東人工智慧榜前 3。歸國創業之前，鄭澤宇曾任美國谷歌高階工程師。從 2013 年加入 Google，作為主要技術人員參與並領導了多個大資料專案。由他提出並主導的產品聚類專案用於銜接谷歌購物和谷歌知識圖譜（Knowledge Graph）資料，使得知識卡片形式的廣告逐步取代傳統的產品列表廣告，開啟了谷歌購物廣告在搜尋頁面投遞的新紀元。 2013 年 5 月獲得美國 Carnegie Mellon University 大學語言技術研究所碩士學位。期間在國際會議上發表數篇學術論文，並被評為 Siebel Scholar。此項榮譽每年僅授予 105 位全球頂級研究生。2011 年畢業於北京大學資訊科學與技術學院，榮獲北大優秀畢業生稱號及資訊科學與技術學院十佳畢業論文。鄭澤宇在機器學習、人工智慧領域有多年研究經驗，並在 SIGIR、ACL、ICDM、ICWSM 等頂級國際會議上發表多篇學術論文。
本文來自鄭澤宇在 DataFun 社群的演講，由 DataFun 編輯整理。