FashionNet：一个运用深度学习技术的时尚推荐系统

时尚网 使用深度学习的时尚推荐系统 目标： 在FashioNet中，我们旨在构建一种时尚推荐系统，该系统能够通过从一个人的衣服图像中提取各种属性来学习他们的衣服样式和喜好。 然后将这些属性提供给相似性模型，以检索最接近的相似图像作为建议。 方法： 我们计划训练一个卷积深网，该网能够执行多类，多标签分类。 因此，每个服装商品都可以附加一个或多个服装属性，每个属性本身都具有类。 我们决定采用以下属性，例如图案[格仔，条纹，花卉，图形，实心]，面料[棉，雪纺，蕾丝，羊毛，丝绸]，样式[休闲，正式，派对，冬天，夏天]，形状[全袖，半袖，无袖]。 对于网络上的每幅服装图像，我们将其称为“时尚矢量”。 Fashion Vector基本上是一个以属性为维度，属性类为值的向量。 看起来像[attribute1_class，attribute2_class，attribute3_class，...] [