加州理工大二学生开发“狗脸计算器”

　　【新智元导读】美国西部最大黑客马拉松LA Hacks 2018上周落下帷幕，36小时的比赛时间里，加州理工学院大二学生、美籍华人Eric Zhao仅用16小时，完成了一个“狗脸计算器”并获得优胜。借用词嵌入的思想提出了图像嵌入，这款计算器不仅能计算宠物狗面部相似度，还能计算两只不同的狗“加起来”是什么狗。

　　狗是人类的好朋友，狗伴随了人类文明演化的历程。虽然关于人类是什么时候把狼驯化成了狗，科学家至今没有达成统一的意见。但毫无疑问，狗的物种多样，是人类驯化史上的一个奇观。

　　有大的狗，有小的狗。

　　除了品种多样，不同品种的狗交配产下的后代，造成外观五花八门。

　　如今，狗已经成了我们生活中再熟悉不过的一部分。

　　你有没有想过，两只狗之间的相似度是多少？有没有办法快速区分这只汪和那只汪呢？

　　现在，我们有了一个好方法。

　　还能在手机上运行。

　　在前不久落下帷幕的LAHacks 2018上，加州理工学院大二学生、美籍华人Eric Zhao，提交了一个“狗脸计算器”，不仅能计算两只宠物狗的面部相似度，还能进行“狗狗加减”——输入两只狗的图片，看看它们加起来会得出一只怎样的狗。

　　这个创意不仅有趣，而且Eric在仅仅16个小时的时间里，就完成了从项目提出到最终demo的全过程。

　　仅16小时完成黑客马拉松并获优胜，百度开源机器学习框架PaddlePaddle是秘密武器

　　LA Hacks（洛杉矶黑客马拉松），是美国西部地区最大的Hacks活动。

　　黑客马拉松（hackathon）是开发者的狂欢。在一场黑客马拉松里，一众开发者聚在一起，在为期几天到一周的时间里，从零开始编写一款应用程序。

　　2018年的LA Hack在UCLA（加州大学洛杉矶分校）举行，吸引了上千名来自当地名校的顶尖黑客，比赛时间是连续36小时。

　　今年的优胜者，就是上面提到的，加州理工学院大二学生、美籍华人Eric Zhao提出的“狗脸计算器”。36个小时的比赛，Eric仅用16小时便成功登顶。

　　如何如此快速做到这一点？

　　Erci将他成功的一大原因，归功于使用的平台——

　　来自中国的分布式机器学习框架、由百度在2016年8月底开源的PaddlePaddle。“我使用Nvidia-Docker和PaddlePaddle自动部署和训练模型。这让我可以专注于编码而不是设置服务器。”Eric在接受新智元采访时表示：“PaddlePaddle直观的Python framework让我能够在几分钟内实现新的神经网络设计。”[page]分页标题[/page]

　　Eric告诉新智元，据他所知，在美国最常用或者说最受欢迎的框架是Torch，Tensorflow和Theano（虽然Theano已经停止更新），相比这些竞争对手，Eric认为PaddlePaddle的优势在于易学、易上手。

　　“我在其他机器学习框架中使用的几乎所有内容，都以某种形式在PaddlePaddle上提供。从速度上说，PaddlePaddle很快，虽然不是我用过最快的。

　　“从功能上说，PaddlePaddle挺标准，但我个人认为其框架设计比我用过的大多数框架都更直观。”不大懂中文的Eric不得不将大部分PaddlePaddle的中文文档翻译成英文，但他仍然能够很快地学习，“我认为这证明了PaddlePaddle设计的质量。”Eric说。

　　“PaddlePaddle易学易上手，虽然结构简单，但保留的功能是核心技术，极大地提高了使用者的效率。我在使用PaddlePaddle的过程中发现，它是在云上搭建GPU集群最方便的方法，能在较短的时间内对复杂模型进行逐层调优可视化，使我的作品更具竞争力。”

　　Eric认为百度开源机器学习框架PaddlePaddle的设计，比他用过的大多数框架都更直观

　　狗脸计算器：吉娃娃 + 马尔济斯 = ？

　　Eric的“狗脸计算器”，基于词嵌入（word embeddings）的方法，通过为犬类图像嵌入允许相似度识别和其他语义操作的模型，成功实现了“计算宠物狗面部相似度”的想法。

　　在Eric的模型中，他在SqueezeNet上堆叠了一个Siamese Network（孪生网络）来生成宠物狗图像嵌入。这些嵌入表示两张狗图片的相似程度。你还可以添加和减去这些嵌入来查找与其相似或不相似的狗。

　　其中，SqueezeNet[1]模型由伯克利和斯坦福的研究人员提出，其设计目标不是为了得到最佳的CNN识别精度，而是希望在满足基本识别精度的前提下，尽可能简化网络复杂度。孪生网络[2]架构则能够判断两张图片属于同一个类别的概率。不仅如此，孪生网络还能实现少样本学习——具体可以看新智元之前的文章：深度神经网络 One-shot Learning：孪生网络少样本精准分类——这在一定程度上解决了图像识别/分类任务中，需要大量训练图像的问题。

　　Eric使用斯坦福的一个宠物狗图像数据集训练SqueezeNet，然后在这个预训练模型的基础上，冻结前几层，并将最后几层替换为一个Siamese Network。

　　“因为我使用了一个非常紧凑的SqueezeNet模型，所以我的神经网络很小，可以在手机上运行。此外，我的Siamese结构使图像嵌入具有良好的几何特性，可以添加/减少宠物狗图像。”Eric介绍说。

　　最终得到的“狗脸计算器”，能用来计算两只狗的相似度，也能计算两只狗加起来能得到什么种类的狗，或者更准确地说，与现有哪个品种的狗最相似。

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　　例如：

　　“吉娃娃1”与“吉娃娃2”距离为0.724，而“马尔济斯1”与“吉娃娃2”距离为0.898，后者比前者距离大，因为显然吉娃娃之间相似度更高。

　　第一种狗与第二种狗加起来，会得到什么狗呢？答案是等号右边的狗，相似度为96%。这很好理解，第三种狗综合了前面两只各自的特征。

　　你还能使用Eric的狗脸计算器实现别的有趣的玩法，他将完整的项目包括代码，都公布在了Github。

　　Eric狗脸计算器完整项目：

　　github.com/ericzhao28/puppy_image_embeddings

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