唯品會深度學習在 App 的實踐和測試應用

深度學習 · 發表 2019-02-28 13:57:37

摘要：點選上方 “ 開發者技術前線 ”，選擇“星標” 13點21分打卡就是真愛張凱通 |唯品會研究院資深開發工程師，負責深度學習在移動端的應用，以及自動化測試等工作。曾參與"唯品會"、"學霸君"、"imo雲辦公室"等多款千萬級使...

點選上方 “ 開發者技術前線 ”，選擇“星標”

13點21分打卡就是真愛

張凱通 |唯品會研究院資深開發工程師，

負責深度學習在移動端的應用，以及自動化測試等工作。曾參與"唯品會"、"學霸君"、"imo雲辦公室"等多款千萬級使用者的手機應用開發和架構設

我們在做的事

境外美妝

本次演講內容：

人臉檢測

傳統的人臉檢測

基於深度學習的人臉檢測

識別效率高

當網路的構造設計完成之後，深度神經的網路能夠自發去分類、提取需要使用的特徵，這就大大節省了人工獲取特點以及設計分類裝置的不必要程式。深度神經網路的學習方式使得識別器不會進入到常見的多層次網路，避免區域性選擇。並且深度神經網路在訓練時不需要監督，同時也不需要標籤，節省了標本取樣的時間。在表達複雜函式時，深度神經網路由於不需要過多的神經元，因此，識別效率得到了極大提升。

識別效果好

深度模型通過逐層抽象的方式獲得人臉的高層特徵，具備更強的表達能力，能夠充分發揮大資料的優勢，準確率比傳統方式有著質的飛躍。當調整神經網路權值時，權值就會自動接近最優點，最終獲取一個完美的資料。

Tensorflow

Why Tensorflow?

可用性

靈活性

效率

功能強大的視覺化元件TensorBoard
相比其他的深度學習框架，文件最全，資源最多
部署容易
效能、SDK大小、模型大小都滿足移動端App的需求

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