深度学习框架TensorFlow在Kubernetes上的实践

什么是深度学习？

深度学习这个名词听了很多次，它到底是什么东西，它背后的技术其实起源于神经网络。神经网络最早受到人类大脑工作原理的启发，我们知道人的大脑是很复杂的结构，它可以被分为很多区域，比如听觉中心、视觉中心，我在读研究中心的时候，做视频有计算机视觉研究室，做语言有语言所，语音有语音所，不同的功能在学科划分中已经分开了，这个和我们人类对大脑理解多多少少有一些关系。之后科学家发现人类大脑是一个通用的计算模型。

科学家做了这样一个实验，把小白鼠的听觉中心的神经和耳朵通路剪断，视觉输入接到听觉中心上，过了几个月，小白鼠可以通过听觉中心处理视觉信号。这就说明人类大脑工作原理是一样的，神经元工作原理一样，只是需要经过不断的训练。基于这样的假设，神经学家做了这样的尝试，希望给盲人能够带来重新看到世界的希望，他们相当于是把电极接到舌头上，通过摄像机把不同的像素传到舌头上，使得盲人有可能通过舌头看到世界。对人类神经工作原理的进一步理解让我们看到深度学习有望成为一种通用的学习模型。

上图给出了神经网络的大致结构。图中左侧是人类的神经元，右侧是神经网络的神经元。神经网络的神经元最早受到了人类神经元结构的启发，并试图模型人类神经元的工作方式。具体的技术这里不做过深的讨论。上图中下侧给出的是人类神经网络和人工神经网络（Artificial Neural Network）的对比，在计算机神经网络中，我们需要明确的定义输入层、输出层。合理的利用人工神经网络的输入输出就可以帮助我们解决实际的问题。

神经网络最核心的工作原理，是要通过给定的输入信号转化为输出信号，使得输出信号能够解决需要解决的问题。比如在完成文本分类问题时，我们需要将文章分为体育或者艺术。那么我们可以将文章中的单词作为输入提供给神经网络，而输出的节点就代表不同的种类。文章应该属于哪一个种类，那么我们希望对应的输出节点的输出值为1，其他的输出值为0。通过合理的设置神经网络的结构和训练神经网络中的参数，训练好的神经网络模型就可以帮助我们判断一篇文章应该属于哪一个种类了。

深度学习在图像识别中的应用

深度学习，它最初的应用，在于图像识别。最经典的应用就是Imagenet的数据集。

ImageNet是一个非常大的数据集，它里面有1500万张图片。下图展示了数据集中一张样例图片。

在深度学习算法被应用之前，传统的机器学习方法对图像处理的能力有限。在2012年之前，最好的机器学习算法能够达到的错误率为25%，而且已经很难再有新的突破了。在2012年时，深度学习首次被应用在在ImageNet数据集上，直接将错误率降低到了16%。在随后的几年中，随着深度学习算法的改进，错误率一直降低到2016年的3.5%。在ImageNet数据集上，人类分类的错误率大概为5.1%。我们可以看到，机器的错误率比人的错误率更低，这是深度学习带来的技术突破。