Я знаю, что уже давно не писал о ходе исследований, но что я могу сказать, иногда это просто работа.
Как бы вы их ни любили, написание этой статьи за последний месяц стало для меня работой(#facts🙄)
У меня было так много дел, и я не мог сосредоточиться на чем-то одном. Это моменты, с которыми я просто не могу справиться. Может быть, я должен учиться в этом году.
Кто угодно🥲
На заключительном этапе исследования и близости к цели я отвлекся, но вот мы снова. Я закончил исследование (ууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууууххххххх
На последнем этапе исследования я взял обученные модели машинного обучения EfficientNet-B4 и B7. Предварительно обученные модели действуют по-разному, и после каждой эпохи обучения вы получаете новую версию той же модели.
Предположим, у вас есть EfficientNet-B4. Теперь вы обучаете его для 100 кадров/точек данных, а это значит, что у вас есть EfficientNet-B4–100Epoch в качестве модели машинного обучения!!! УДИВИТЕЛЬНО, ПРАВДА?
Точно так же, если вы продолжите делать это для 1000 точек данных, затем 10 000 точек данных… у вас будет EfficientNet-B4 с 10 000 слоев. Каждый слой сам по себе является моделью.
После того, как я закончил обучение EfficientNet-B4 и B7 на CelebDF (Li et al., 2019) и DFDC (Facebook, 2020) вместе с FaceForensics++ (Rössler et al., 2019) эталонным набором данных из 1000 изображений, а затем измерил их эффективность обнаружения дипфейков.
Числа…. да да!😈
Получив результаты, я использовал эти числа в тесте Макнемара. Офк! 🤓
В литературном жаргоне это означает, что наше p-значение превысило предполагаемый порог (⍺=0,05), исследование не может отвергнуть нулевую гипотезу и предполагает незначительное разница в эффективности EfficientNet-B4 и B7.
Ну..! хорошо..! ну..!
По практической оценке исследований, если модели правильно обучены с выгодным качеством набора данных, модель CNN можно комбинировать, чтобы превзойти отдельные возможности обнаружения EfficientNet-B4 и EfficientNet-B7. Кроме того, не было обнаружено существенных различий в эффективности этих методов, которые существуют как прорыв. Следовательно, и EfficientNet-B4, и EfficientNet-B7 могут быть надежными методами обнаружения дипфейков в течение определенного времени.
Глубокие исследования в научном мире.🥳
не забывайте ценить свои мозговые клетки и маленький друг-путешественник chatGPT!! Жасмин Бхарадия
