Datawhale AI 夏令营 Task2

深度学习入门与Deepfake检测模型实现笔记

概述

在这篇教程中，我们将实现一个基于深度学习的Deepfake检测模型。通过这个实践项目，我们会全面了解如何利用深度学习技术检测Deepfake内容，包括数据集准备、模型训练和性能评估。

学习内容

1. 预训练模型的使用：学习如何加载和微调预训练模型，以加快训练过程并提高模型性能。
2. 深度学习模型训练流程：掌握模型训练的各个步骤，包括前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。
3. 性能评估与优化：通过准确率等指标评估模型性能，并进行相应的优化。

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Part 1 深度学习是什么？

深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，使用神经网络模拟人脑的学习方式，从大量数据中自动学习和提取特征，进行预测和决策。深度学习依赖于多层神经网络，每一层神经元接受前一层神经元的输出，并通过权重和激活函数进行计算，传递到下一层神经元。

神经元模型

神经元模型是模拟生物神经元行为的计算模型，在人工智能和机器学习领域扮演着核心角色。一个简单的神经元模型包括输入、权重、激活函数和输出。

• 输入：类似于神经元树突接收到的信号。
• 权重：调整信号强度的小调节器。
• 激活函数：决定是否产生输出。
• 输出：传递给其他神经元的信号。

深度学习由这些神经元模型层层堆叠起来，形成一个复杂的结构网络。这个网络的最底层接收输入数据（如图片或文本），然后通过每一层的处理，逐渐提取出更高级别的特征，最后在顶层输出结果（如识别图片中的物体或理解文本的含义）。

从机器学习到深度学习

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