深度学习在图像审核的应用 腾讯优图实验室 谭国富 http://open.youtu.qq.com SACC2017 优图团队立足于社交网络大平台，借助社交业务积累 的海量人脸、图片、音乐等数据，专注在人脸、图像、 音乐、语音、机器学习等领域开展技术研究，并积极 推动研究成果在业务中落地产生价值。 关于优图实验室 人脸识别 图像识别 音频识别 SACC2017 目录 01 腾讯优图内容审核能力介绍 微云相册识别，广点通广告识别，顺丰快递单据识别，微云文本 识别等 SACC2017 更多图像定制识别功能 l 图标识别 Ø 图标形式：水印、二维码、条形码、logo等。并可根 据业务需求定制。 Ø 基于团队自研的深度识别引擎，核心算法与基础模型 经过多轮优化，可以准确快速地识别图片中所包含的 各类图标 l 烟雾，吸烟识别 Ø 基于视频直播监管需求， 提供吸烟，烟雾，涉嫌吸毒 等场景的识别能力 Deep Blue战 胜国际 象棋冠 军 2011 苹果的 Siri问世， 技术上不 断创新 2012 Google的 无人驾驶 汽车上路 （2009年 宣布） 2016 Deepmind团队 AlphaGo&Ma ster运用深度学 习算法战胜围 棋冠军 1990-1991 人工智能计算 机DARPA没 能实现，政府 投入缩减，进 入第二次低谷 深度学习 - 带动的AI浪潮

Mobile —> 富媒体时代 数据存储 数据加速 数据处理 直播 点播 Connect 每天超过10亿图像上传 超过万亿小时的音视频存储 What are they？ 内容审核团队 运营分析团队 AI？ Content 分类 检测 分割 跟踪 描述 搜索 分析 … 连接 智能 人工智能 = 大数据 + 机器学习 Ataraxia AI Lab (AtLab)

Ø TensorFlow on Yarn设计� Ø TensorFlow on Yarn技术细节揭秘� Ø 深度学习平台演进及SparkFlow介绍� 背景 坐标：360-系统部-⼤数据团队� 专业：Yarn、Spark、MR、HDFS …� 挑战：深度学习空前⽕爆，各种深度学习框架层出不穷，业务部门 拥抱新兴技术。平台怎么应对？� 机遇：Maybe 深度学习 + ⼤数据 � on Yarn技术细节揭秘 NodeManager端GPU亲和性调度：� 后序、递归、深度优先分配算法 深度学习平台演进 SparkFlow介绍 SparkFlow：360系统部⼤数据团队设计的TensorFlow on Spark解决⽅案� • Coordinator负责协调生成ClusterSpec（扩展的TensorFlow gRPC server） • Worker通过读取RDD获取训练样本

当前顾客等待时间分布 历史顾客平均等待时间 当前顾客平均等待时间 25 回顾 26 外卖订单的智能 智能调度系统的 智能调度系统的 调度系统 分析监控 自主学习 百度外卖技术团队 27 百度外卖技术团队对内、对外的沟通、交流和学习平台。更多优秀技术文章、 公开课、招聘信息等，欢迎关注。 欢迎扫码关注

。 3.效果好：在Attention 机制引入之前，有一个问题大家一直很苦恼：长距离的信 息会被弱化，就好像记忆能力弱的人，记不住过去的事情是一样的。 10 2017年google的机器翻译团队在 NIPS上发表了Attention is all you need的文章，开创性地提出了 在序列转录领域，完全抛弃 CNN和RNN，只依赖Attention-注 意力结构的简单的网络架构， 部分 并不需要标签，有语料就能训练了 4.BERT Encoder BERT是一个算法模型，它的出现打破了大量的自然语言处 理任务的记录。在BERT的论文发布不久后，Google的研发 团队还开放了该模型的代码，并提供了一些在大量数据集 上预训练好的算法模型下载方式，这使得所有人都可以通 过它来构建一个涉及NLP的算法模型，节约了大量训练语 言模型所需的时间，精力，知识和资源 51

视觉感知的三个核心难点>>小、快、准 稀疏卷积核 SACC2017 视觉感知的三个核心难点>>小、快、准 低秩矩阵分解 • 复杂度分析 • 问题求解 SACC2017 最早在人脸标准库上LFW达到99.7%的团队之一! SACC2017 输入输出固定，无状态 计算量大、响应->GPU 传输、存储压力 多任务串联 GPU服务框架-图像特点 通用计算（Caffe/Tensorflow/Mxnet）

出，增强了特征的流动和复用，从而在模型性能和训练稳定性上表现更好。 22 3.其它现代网络 EfficientNet EfficientNet是一种基于自动模型缩放的神 经网络结构，由谷歌团队于2019年提出，该 模型在图像分类、目标检测和图像分割等任 务中取得了不错的结果。 EfficientNet的设计思路来源于模型优化的 两个主要思想： 神经网络结构搜索（Neural Architecture

模型训练策略 01 背景知识 02 模型介绍 04 模型的缺点与改进 05 模型的代码实现 4 1.背景知识 图片分类的原理 5 2017年google的机器翻译团队在 NIPS上发表了Attention is all you need的文章，开创性地提出了 在序列转录领域，完全抛弃 CNN和RNN，只依赖Attention-注 意力结构的简单的网络架构，

购物车分析是大型超市用来揭示商品之间关联的关 键技术之一。他们试图找出不同物品和产品之间的 关联，这些物品和产品可以一起销售，这有助于正 确的产品放置。 买面包的人通常也买黄油。零售店的营销团队应该瞄准那些购买面包和黄油的 顾客，向他们提供报价，以便他们购买第三种商品，比如鸡蛋。 因此，如果顾客买了面包和黄油，看到鸡蛋有折扣或优惠，他们就会倾向于 多花些钱买鸡蛋。这就是购物车分析的意义所在。

AlphaGo [3]；2019 年，OpenAI Five 程序以 2:0 战胜 Dota2 世界冠军 OG 队伍，尽管这 次比赛的游戏规则有所限制，但是对于 Dota2 这种对于需要超强个体智能水平和良好团队 协作的游戏，这次胜利无疑再次坚定了人类对于 AGI 的信念。 本章我们将介绍强化学习中的主流算法，其中包含在太空入侵者等游戏上取得类人水 平的 DQN 算法、制胜 Dota2 的主要功臣 PPO