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15. Yaarigwa majtsi

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  • Autor
  • Año de publicación 2024
  • Idioma Otros
  • Publicado por Universidad Nacional de Colombia. Sede Amazonia
Descripción
Citación recomendada (normas APA)
Frank Seifart, "15. Yaarigwa majtsi", Colombia:Universidad Nacional de Colombia. Sede Amazonia, 2024. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3697949/), el día 2025-08-20.

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Imagen de apoyo de  FeatureTransfer, Unsupervised Domain Adaptation for Cross-Domain Deepfake Detection

FeatureTransfer, Unsupervised Domain Adaptation for Cross-Domain Deepfake Detection

Por: Hindawi | Fecha: 2021

Recientemente, se han propuesto varios métodos de detección de Deepfake, y la mayoría de ellos se basan en redes neuronales convolucionales (CNN). Estos métodos de detección sufren de sobreajuste en el conjunto de datos fuente y no funcionan bien en conjuntos de datos de dominios cruzados que tienen distribuciones diferentes al conjunto de datos fuente. Para abordar estas limitaciones, en este artículo se propone un nuevo método llamado FeatureTransfer, que es un método de detección de Deepfake de dos etapas que combina el aprendizaje por transferencia. En primer lugar, el modelo de CNN preentrenado en un conjunto de datos de Deepfake de gran escala de terceros se puede utilizar para extraer los vectores de características más transferibles de los videos de Deepfake en los dominios fuente y objetivo. En segundo lugar, estos vectores de características se introducen en la red neuronal adversaria de dominio basada en retropropagación (BP-DANN) para un entrenamiento adaptativo de dominio no supervisado, donde los videos en el dominio fuente tienen etiquetas reales o falsas, mientras que

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FeatureTransfer, Unsupervised Domain Adaptation for Cross-Domain Deepfake Detection

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