360副總裁顏水成教授:深度學習的研發目標及1×1卷積的功能 | CCF-GAIR 2017

7 月 7 日，由中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網與香港中文大學（深圳）承辦的CCF－GAIR 2017全球人工智能與機器人峰會在深圳大中華喜來登酒店如期開幕。奇虎360副總裁、首席科學家、IEEE Fellow、IAPR Fellow顏水成教授帶來了主題為《深度學習：精度極限VS用戶體驗》的演講。這是大會首日最后一場演講。

深度學習研發的兩種不同目標：

• 追求極限精度

  針對一個具體的問題，去探索算法能達到的邊界和極限。比如說我們可以設計更好的模型結構，可以用更大、更快的模型，也可以用大量的模型去做融合，另外一方面我們也會思考用更好的訓練平臺和更多的資源實現多機多卡分布式訓練。在訓練的時候可以利用海量的無標注數據，比如說利用預測學習的方式實現預訓練，當訓練好模型之后，又可以利用Baby-learning和增強學習的方式來增強模型的性能。

• 追求產品的體驗

  人工智能本身不是一個產品，必須跟具體的場景相結合才有它的價值，核心算法只是這里面的一個部分而已，最好的辦法是算法和場景數據形成一個閉環，先訓練出初始的模型，然后在具體的場景里得到模型失效的數據，用這些數據再來提升模型的精度，再把模型用到場景中，進行不斷地迭代，最終在場景中達到它最好的體驗。只有算法科學家和產品工程師結合，可能讓不完美的算法產生完美的用戶體驗。有一個很明顯的例子就是當前很多AR相機采用的萌顏效果。

總的來說第一個目標的特點是必須”用腦”，而第二個目標更多的是”用心”。

兩種目標相互促進的實例：

在2016年，大家都覺得分類和檢測已經可以在工業界中很好地使用，但是從來沒有人覺得物體分割已經到了可以使用的階段。我的研究組就做了很多人體分割的工作，給出一個圖象，輸出每個像素具體是什么東西，我們花了兩年的時間把它的性能從44%提升到了86%。同時領域內有很多分割算法取得了很好的成果，去年年底工業界開始思考，確實有很多的應用場景可以受益于這種分割的技術，于是很多人開始思考怎么樣去對模型進行加速，保證在一些限定的場景的性能能滿足產品化的需求。

從今年開始，比如說美圖秀秀和Snapchat可以把人的頭發和臉分割出來，可以產生很好的頭發美化的效果，360和其他一些公司則提供人體分割的技術，可以把人實時從自拍的視頻里面分割出來，疊加到動態的場景，產生很多好玩、好看的效果。這是一個典型的因為追求精度極限達到一定程度時，就激發了新的產品形態的創新。

1×1卷積概念

純粹的內積不能很好地模擬人的神經元的復雜工作方式，卷積可以用更復雜的網絡結構來替代，當這種復雜的結構是多層感知機的時候，對應的后面操作就是1×1卷積，這個1×1卷積跟前面的3×3、5×5卷積疊加在一起，就會產生更復雜的抽象過程?；?×1卷積的模型的參數可以降到很低，這樣就為我們把深度學習往端上遷移提供了一個可能性。

1×1卷積功能

基于1x1  卷積的張量逼近分析可以很好地解釋當前各種流行網絡，GoogleNet、ResNet,  ResNext里面微觀結構的理論依據。

基于1x1卷積的分析可以將ResNet解釋成Deeply Connected Network的一個特列，同時啟發了我們提出的一個新網絡，Dual-path Network。這個網絡在ImageNet取得了單模型的最好性能。

通過對每一個卷積操作附加一個1x1卷積操作然后再點乘，雖然模型變復雜了，但可以大幅減少前向傳播的計算量。

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