Hello,everyone！今天給大家講述一個深度學習項目。

在講這個項目之前，很多業外人士可能不明白人工智能（AI），機器學習（ML），深度學習(DL)，這三者是什么關系。先科普一下小常識，它們三者是包含子集關系。即人工智能是最大范疇，包含機器學習，機器學習包含深度學習。

好了，進入正題。本人所解決的是人臉識別登錄的業務，最后抽象為一個深度學習的三分類問題。接下來會以解決問題的順序進行展開描述。用的深度學習框架是caffe，網絡結構是mobilenet。

01

數據的獲取

首先深度學習的數據很重要。而數據集的獲取則應該根據業務需求去尋找。本項目是圖片數據集的獲取，可以從各大開源數據集尋找，之后發現有些類別的數據集量還是不夠大，又去各大影視中尋找錄屏，然后按幀數切分成圖片。

02

數據的清洗

該部分將消耗大概百分之七十的時間。數據清洗包括對圖片數據集的篩選，分類，又稱標注數據。尤其是數據的分類很重要。數據分類的準確性可能就決定了你訓練模型能否收斂。該部分是個細活，過程比較瑣碎，暫時先不說。數據集分為9類，為啥是9類，解決的不是3分類問題嗎？因為前期3分類訓練模型的準確率不是很高，考慮到3個大類內部的數據方差過大，于是調整策略為訓練為9分類問題，最后測試為3分類，因為最后業務解決的還是3分類問題。

以下是9類圖片標注標準：

03

訓練模型

? ? ? 接下來就是訓練模型了，模型的訓練由于是在服務器上訓練，加上模型不是很大，訓練很快，正常跑個4個小時左右就可以迭代出一個模型。模型的acc,loss,隨迭代次數的關系可以通過繪制圖表觀看，很直觀。訓練集上的acc只能做個參考，主要還是最后測試的表現，因為你模型可能參數很多，最后導致模型過擬合。

? ? ? 該部分還包含模型的調優，也就是調參，這是個學問，值得好好繼續學習。

04

測試模型

該部分是拿一批最接近業務的數據去測試，看每一類準確率。3分類是標注為0，1，2三個大類。由于業務追求0，1，2的準確率很高，允許2的召回率可以低一些，所以測試時要關注這些。

下面是訓練模型在驗證集上的表現：

acc	0.9183
acc0	0.9676
acc1	0.8
acc2	0.9723

準確率已經達到業務需求了，然后就結束了嗎？當然沒有。作為一個專業人士，我們要追求細節，哈哈。因為訓練的是9分類，我們要看9分類的具體情況，以及那些錯分的樣本是哪些。

下面是9類的結果：

acc	0.9183
acc0	0.9676
acc1	0.8748
acc2	7665
acc3	0.5178
acc4	0.8152
acc5	0.9125
acc6	0.9837
acc7	0.5072
acc8	0.6136

怎么3，7的準確率那么低，怎么解決了？此處先埋下伏筆。

祭出大殺器，矩陣統計。

下圖是在服務器上運行結果的矩陣部分截圖：

看著很不舒服，于是把它調整到文本中，方便觀看。

以上矩陣共有arrays1，arrays2，arrays3三個矩陣，每個矩陣的每一行代表真實標簽label,共有9行，依次表示label從0到8，每一列代表預測標簽predict，共有9列，依次表示predict從0到8，所以每個矩陣都是一個9*9的矩陣。arrays1表示共有81種可能組合，每一個元素表示模型把樣本的label預測為predict的可能的個數。例如arrays1[0][0]表示模型把0預測為0的樣本共有5975張。arrays2表示模型把樣本的label預測為predict的概率總和，例如arrays2[0][0]表示模型把0預測為0的樣本概率總和為5.53879372e+03。arrays3表示模型把樣本的label預測為predict的概率平均值，arrays3=arrays2/arrays1。例如arrays3[0][0]表示模型把0預測為0的樣本概率均值為0.92699476。從arrays3可以看出，主對角線的值（表示模型預測正確的概率均值）還是蠻大的，其它值不是很大，說明模型的整體性能還是挺優的。

好，下面解決上面埋下的伏筆: 3，7的準確率怎么那么低，答案得在arrays3中尋找，我們得看label為3時，分為predict的情況，從arrays3可以看出，arrays3[3][0]較大，表示模型把3錯分為0的概率，再去看對應的arrays1[3][0]=9, 表示模型把3錯分為0的樣本數為9，數據量不是很大啊，然后我們再去查看這9個樣本的情況，發現是自己標注錯了，好了，這不是模型的鍋，模型是還是不錯的。同理，分析7的準確率情況。

經過以上的環節，基本深度學習的模型可以出第一版本了，之后再根據業務需求看模型是否需要迭代。

感謝鵬哥帶我。

注：圖片全部為實驗數據圖片

—END—

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總結

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