图像分割以及超分辨率技术 优图图像技术还包括：图像分类、图像增强、艺术滤镜、图片去水印、图像融合、图像修补等。 图像识别技术 01 腾讯优图图像技术能力 SACC2017 内容审核 - 图片鉴黄解决方案 区分图像中的色情、性感和正常内容 DeepEye可给出图片属于色情、性感和正常 的概率，并结合三者概率给出综合分，通过 分数所属区间判断图片性质。 Ø 色情图片：包含露点或不雅行为的图片， 银行 卡、车牌、名片等等多个垂直场景 l 证件类OCR识别 l 落地应用 Ø 手Q名片识别，广点通营业执照识别： 在手Q的扫一 扫入口中，可以体验。 Ø Webank身份证识别，主播实名认证： 方便用户快速 的输入证件信息。 SACC2017 OCR识别 – 通用场景和手写 Ø 手写体手机/电话识别准确率可达99%以上。突破业界复杂手写体 识别的难题。 Ø 通用场景准确率和召回率均在88%以上。 天御内容识别解决方案 Deep Eye SACC2017 腾讯优图-腾讯云天御 内容审核解决方案 SACC2017 针对直播 – 视频鉴黄解决方案 • 在部署了DeepEye视频直播鉴黄解决方案后，系 统对直播房间的视频流按指定的时间间隔（用户 可配置）进行截图，通过鉴黄引擎给该图片进行 鉴别，并将可疑图片和对应的房间信息回调给开 发者，开发者可以根据返回的结果信息优先给审 核人员进行审核，进行封停等进一步处理。经过

以 下 操 作：output = activation(dot(input, kernel) + bias) 其 中 activation 是按逐个元素计算的激活函数，kernel 是由网络层创建的权值矩阵，以及 bias 是 其创建的偏置向量 (只在 use_bias 为 True 时才有用)。 • 注意: 如果该层的输入的秩大于 2，那么它首先被展平然后再计算与 kernel 的点乘。 例 布尔值，该层是否使用偏置向量。 • kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器 (详见 initializers)。 • bias_initializer: 偏置向量的初始化器 (see initializers). • kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。 • bias_regularizer: activity_regularizer: 运用到层的输出的正则化函数 (它的 “activation”)。(详见 regularizer)。 • kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。 • bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。 输入尺寸 nD 张 量， 尺 寸: (batch_size

参数，这样创建的张量才能求解梯度，并 且它的 requires_grad 属性为 True，例如： In [20]: w = torch.tensor(2., requires_grad=True) # 创建 w 权值张量 print(w) print(w.requires_grad) Out[20]: tensor(2., requires_grad=True) True 除了在创建时指 torch.tensor(1., requires_grad= False) # 创建输入张量 w = torch.tensor(2., requires_grad= True) # 创建 w 权值张量 b = torch.tensor(3., requires_grad= True) # 创建 b 偏置张量 y = x * w + b # 计算输出 dy_dw, dy_db = autograd float()函数将其转换为 torch.float32 类型。 4.4.2 创建全 0 或全 1 张量 将张量创建为全 0 或者全 1 数据是非常常见的张量初始化手段。考虑线性变换 ? = ?? + ?，将权值矩阵?初始化为全 1 矩阵，偏置 b 初始化为全 0 向量，此时线性变化 层输出? = ?，因此是一种比较好的层初始化状态。通过 torch.zeros()和 torch.ones()即可创 建任意形状，且内容全

17 3.BP算法 主要步骤 第一步，对样本明确预测输出值与损失函数 第二步，明确参数调整策略 第三步，计算输出层阈值的梯度 第四步，计算隐层到输出层连接权值的梯度 第五步，计算隐层阈值的梯度 第六步，计算输入层到隐层连接权值的梯度 第七步，引出归纳结论 18 3.BP算法 第一步，明确损失函数 对样本 ??, ?? ，神经网络的预 测输出值为ො??。 全网络在样本 ?? ? ? ?? = ??? ??? = ො?? ? 1 − ො?? ? ?? ? − ො?? ? ?? ≔ ?? − ??? 21 3.BP算法 第四步，计算隐层到输出层连接 权值???的梯度 ??? ??ℎ? 利用链式法则，可得 其中， 可得 综上可得 1h v 输入层 输出层 隐层 ,1 kx , k i x , k d x 1b 2b hb 隐层阈值梯度取决于隐层神经元输出、输出层阈值梯度和隐层与输出层的连接权值。 在阈值的调整过程中，当前层的阈值梯度取决于下一层的阈值，这就是BP算法的精髓。 观察 ??? ??ℎ? = −???ℎ，可知 当前层的连接权值梯度，取决于当前神经元阈值梯度和上层神经元输出。 25 3.BP算法 第七步，引出结论 只要知道上一层神经元的阈值梯度，即可计算当前层神经元阈值梯度和连接权值梯度。 随后可以计算输出层神经元阈值

化运营的人工智能公司 专注于文本挖掘的国际领军人工智能企业 l 获得全球三十大最佳AI企业等荣誉，拥有国家级高新技术企业、CMMI3资质认 证、ISO9001质量管理体系认证、双软认证等最全面的企业服务资质。 权威认证的人工智能服务，可充分保障客户业务实践与业务安全 l 覆盖金融、制造、法律、电商、传媒等行业，提升企业文档自动化处理能力 为数百家中国知名客户提供完善的文本智能处理服务 01

??正则化给出的最优解w*是使解更加靠近某些轴,而其它的轴则为0,所以??正则化能使得到的参数稀疏化。 ??正则化是 指在损失函 数中加入权 值向量w的绝 对值之和， ??的功能是 使权重稀疏 在损失函数 中加入权值 向量w的平 方和，??的 功能是使权 重平滑。 ?(?) = 1 ? σ?=1 ? ? ̰? ? , ? ? + ? 2? σ?=1 ? | ??| ??正则化可以防止过拟合

??正则化给出的最优解w*是使解更加靠近某些轴,而其它的轴则为0,所以??正则化能使得到的参数稀疏化。 ??正则化是 指在损失函 数中加入权 值向量w的绝 对值之和， ??的功能是 使权重稀疏 在损失函数 中加入权值 向量w的平 方和，??的 功能是使权 重平滑。 25 正则化 x[2] x[3] x[1] a[L] DropOut Dropout的功能类似于?2正则化，与?2正则化不同的是，被应用的方

??正则化给出的最优解w*是使解更加靠近某些轴,而其它的轴则为0,所以??正则化能使得到的参数稀疏化。 L1正则化是 指在损失函 数中加入权 值向量w的绝 对值之和， L1的功能是 使权重稀疏 在损失函数 中加入权值 向量w的平 方和，L2的 功能是使权 重平滑。 29 4. 回归的评价指标 01 线性回归 02 梯度下降 03 正则化 04 回归的评价指标 30

到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数。 后一个模型的训练永远是在前一个模型的基础上完成！ 12 Adaboost算法 算法思想 • 初始化训练样本的权值分布，每个样本具有相同权重； • 训练弱分类器，如果样本分类正确，则在构造下一个训练集中，它的权值 就会被降低；反之提高。用更新过的样本集去训练下一个分类器； • 将所有弱分类组合成强分类器，各个弱分类器的训练过程结束后，加大分 类误差率小

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