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大數(shù)據(jù)文摘出品

編譯：睡不著的iris,、小七,、云舟

潮鞋交易正成為一門潛力巨大的生意，而這門生意的關(guān)鍵,，是識別真?zhèn)巍?/p>

一家名為GOAT的潮鞋交易平臺正嘗試用機(jī)器學(xué)習(xí),，從七張照片中識別出一雙鞋子是否是真的。

每雙鞋的賣家會向平臺發(fā)送七張標(biāo)準(zhǔn)照片：從鞋子的不同角度拍攝標(biāo)準(zhǔn)化照片,，即鞋跟,，鞋底和側(cè)面，然后進(jìn)行處理,。

GOAT將基于這些圖片使用機(jī)器學(xué)習(xí)驗(yàn)證它們是否真實(shí),，并將它們與真實(shí)和冒版本的圖像數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比較。

一旦上市,，買家就會對鞋子出價(jià)，類似于eBay,。

這家主打小眾市場的交易平臺希望“為買家和賣家提供最大的,、安全的潮鞋交換市場”，建立和完善認(rèn)證流程,，以打擊在線運(yùn)動(dòng)鞋市場的欺詐行為,。

成立3年以來，該應(yīng)用程序目前已經(jīng)擁有700萬用戶,，囊括超過400,000個(gè)潮鞋品牌,，包括Yeezy Boosts，Nike Air Max's和Chanel X Pharrell等,。

“這是圖像識別與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合,，因?yàn)槲覀兠刻於紩�在工作中獲得如此多的相同類型的鞋子，”GOAT創(chuàng)始人表示,。

大量的用戶積累也讓GOAT構(gòu)建了一個(gè)真實(shí)潮鞋模型的數(shù)據(jù)庫,。這一高質(zhì)量的“潮鞋圖像”數(shù)據(jù)庫成為了GOAT的巨大寶藏,。

除了辨別真?zhèn)危珿OAT數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的首要任務(wù)是給這些風(fēng)格迥異的潮鞋歸類,，進(jìn)而引導(dǎo)用戶在這個(gè)app上展示自己獨(dú)特的風(fēng)格,，引導(dǎo)潮鞋潮流。

這不是一項(xiàng)簡單的任務(wù),。GOAT的產(chǎn)品目錄中由超過30,000雙的潮鞋（并且還在不斷增長）,，它們都有獨(dú)特的風(fēng)格、輪廓,、材質(zhì),、顏色等，手動(dòng)將整個(gè)產(chǎn)品目錄歸類是個(gè)棘手的問題,。

另外每有鞋上新都可能改變談?wù)摮毙�的方��,，這意味著GOAT需要對這一歸類方式時(shí)有更新。

解決這個(gè)問題的一個(gè)方法是應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí),。為了跟上不斷變化的潮鞋市場,，GOAT使用可以找到對象之間的關(guān)系的模型，而無需明確指出我們要找的是什么,。在實(shí)踐中,，這些模型像人一樣去學(xué)習(xí)特征。

在本篇文章中,，GOAT的一位機(jī)器學(xué)習(xí)工程師Emmanuel Fuentes

詳細(xì)介紹了GOAT如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建視覺屬性作為通用潮鞋語言的基礎(chǔ),。

隱變量模型

我們在GOAT使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似估算產(chǎn)品目錄中最明顯的視覺特性，即隱變異因子（latent factors of variation）,。機(jī)器學(xué)習(xí)中,，這屬于流形學(xué)習(xí)（manifold learning）的范疇。

流形學(xué)習(xí)是基于設(shè)數(shù)據(jù)分布（例如潮鞋的圖像）通�,？梢栽诰植繗W式空間表示成較低緯特征,，同時(shí)保留了大部分的有用信息。結(jié)果將成千上萬的圖像像素轉(zhuǎn)換成可解釋的具有細(xì)微差別的特征,，并壓縮成一些數(shù)字的列表,。

流形是什么？

想象下你如何告訴你朋友去你家的路線,。你永遠(yuǎn)不會用一系列原生GPS坐標(biāo)來描述如何從他們家里到你家,。在這個(gè)比喻里面中，GPS代表的是高緯度,、寬域隨機(jī)變量,。相反，你可能會以一系列的街道名稱和轉(zhuǎn)向作為坐標(biāo)的近似值指導(dǎo)他們駕駛，這就是我們的流形（manifold）,。

建模

由于沒有昂貴的基礎(chǔ)真值標(biāo)簽,，我們使用諸如變分自編碼器（VAE）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）以及各種混合的非監(jiān)督學(xué)習(xí)模型來學(xué)習(xí)流形,。模型將主要的潮鞋照片轉(zhuǎn)換為審美的隱因子,，這也被稱為嵌入（embeddings）。

許多情況下,，這些模型利用某種形式或形狀的自動(dòng)編碼框架來推斷隱空間（latent space）,。模型的編碼器將圖像分解成隱向量，然后通過解碼器重構(gòu)圖像,。遵循這個(gè)步驟,，我們會衡量模型重構(gòu)輸入和計(jì)算正確性的能力，稱為損失,。模型利用損失作為改進(jìn)標(biāo)準(zhǔn),，不斷迭代壓縮和解壓縮越來越多的圖像。重構(gòu)任務(wù)推動(dòng)“領(lǐng)結(jié)長相”模型來學(xué)習(xí)對任務(wù)最有用的嵌入,。與主成分分析（PCA）等其他降維技術(shù)類似,，這項(xiàng)技術(shù)用來對數(shù)據(jù)集的變異性進(jìn)行編碼。

原型自動(dòng)編碼器

注意事項(xiàng)和設(shè)計(jì)選型

僅僅能重構(gòu)圖像通常是不夠的,。傳統(tǒng)自動(dòng)編碼器可以將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換成規(guī)整的查詢表,，但泛化能力較弱。這會導(dǎo)致學(xué)習(xí)得到的流形不佳,，樣本間呈現(xiàn)“裂縫”或“懸崖”狀的空間�,，F(xiàn)代模型通過各種方式解決這個(gè)問題。

有些,，例如著名的變分自編碼模型（VAE）,，為損失函數(shù)增加一個(gè)散度歸一化項(xiàng)，將隱空間約束至一些理論支持,。更詳細(xì)地說,，這類模型大部分懲罰與某種高斯分布或均勻分布的先驗(yàn)分布不匹配的隱空間，并通過選取散度指標(biāo)來估算誤差,。

在很多情況下，選取合適的模型取決于散度測量,、重構(gòu)誤差函數(shù)和施加先驗(yàn)的設(shè)計(jì)選型,。例如，β-VAE和Wasserstein自動(dòng)編碼模型分別利用KL散度（又稱相對熵,，Kullback-Leibler divergence）和對抗損失,。通常需要在輸出質(zhì)量和多樣性之間進(jìn)行權(quán)衡，根據(jù)你學(xué)習(xí)的嵌入用例,，你會更偏愛某一種設(shè)計(jì)選型,。

β-VAE損失函數(shù),、重構(gòu)和權(quán)重散度項(xiàng)

當(dāng)潮鞋的審美編碼成我們視覺潮鞋語言，我們更希望得到一個(gè)健壯和多樣化的隱因子空間,，足以覆蓋我們大部分的產(chǎn)品目錄,。換言之，我們希望模型可以最大范圍地表示潮鞋,，而非犧牲代價(jià)去表示JS Wings那樣獨(dú)特的款式,。

“看起來像”案例

我們訓(xùn)練一個(gè)VAE去學(xué)習(xí)主要產(chǎn)品照片的隱空間。保持隱向量固定,，我們直觀看到模型如何一步步訓(xùn)練,，構(gòu)建復(fù)雜和抽象的層。

通過解碼器生成照片,，在逐步增加的訓(xùn)練迭代時(shí),，每張圖像是一個(gè)固定的隱向量

該模型傾向于在每個(gè)維度創(chuàng)建更多獨(dú)立的人類可解釋因子，這稱之為解糾纏（disentanglement）,。首先,，模型著重對比鞋底和鞋面差別來重新構(gòu)建最合適的輪廓。然后,，重構(gòu)整個(gè)輪廓的灰色梯度,，再開始學(xué)習(xí)基礎(chǔ)顏色。在了解了輪廓類型之后,，例如,，靴子還是潮鞋，高幫還是低幫,，網(wǎng)絡(luò)開始處理復(fù)雜的設(shè)計(jì)款式和顏色,，這些都是最終的差異性因素。

為了展示學(xué)習(xí)后的流形并檢查學(xué)習(xí)曲面的“平滑度”,，我們通過插值法進(jìn)一步可視化,。選擇看似不同的潮鞋作為錨點(diǎn)（anchors），然后判斷它們在隱空間中的過渡,。每個(gè)隱向量的插值被解碼成圖像空間的視覺檢驗(yàn),，并與整個(gè)目錄里最接近的實(shí)際產(chǎn)品相匹配。動(dòng)圖說明了映射學(xué)習(xí)特征的概念,。

為了進(jìn)一步探索隱空間,，我們使用單雙潮鞋，每次在每個(gè)方向修改一個(gè)隱因子,，觀察它是如何變化的,。因子表示“中幫“或“靴子”的屬性和鞋底顏色只是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到的一小部分可感知的視覺特征。不同模型的隱因子數(shù)量和彼此間獨(dú)立性各有差異。解糾纏的特性是我們研究的一個(gè)活躍領(lǐng)域,，期望借此改善模型的嵌入,。

隱因子探索，每行使用相同的錨定潮鞋,，每列是重構(gòu)的隱向量的修正值,，先驗(yàn)是標(biāo)準(zhǔn)正太分布

此外，我們可以通過將隱含向量壓縮成2D或3D圖來查看整個(gè)產(chǎn)品目錄的大趨勢,。我們使用諸如t-SNE這類工具來映射隱空間,，可視化點(diǎn)抽樣和大規(guī)模標(biāo)注。

t-SNE隱空間探索

從邏輯上講,，如果每雙潮鞋只是隱因子的集合,，那么這些因子之間是可以相加或相減的。舉個(gè)例子將兩雙球鞋相加在一起,。注意看結(jié)果如何保留第一雙潮鞋的寬踝環(huán)設(shè)計(jì)和品牌標(biāo)志,，同時(shí)保留第二雙潮鞋的鞋底、整體輪廓和材質(zhì),。

潮鞋圖像隱空間算法

小貼士

嵌入是創(chuàng)建可重用值的絕佳工具,，其固有的屬性與人類理解物體的方式相似。它們可以免去持續(xù)維護(hù)目錄和依據(jù)變化改變歸類的工作,，并且嵌入的隱因子能被廣泛應(yīng)用,。利用嵌入，你可以找到集群來執(zhí)行批量標(biāo)注,、計(jì)算推薦和搜索的最相鄰近,、缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)以及重用網(wǎng)絡(luò)以熱啟動(dòng)其他機(jī)器學(xué)習(xí)問題。

相關(guān)報(bào)道：

https://medium.com/engineeringatgoat/how-goat-taught-a-machine-to-love-sneakers-e4a97cda71b1

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