task2小记#Datawhale 多模态夏令营

深度学习与Deepfake检测

深度学习是一种强大的机器学习方法，它通过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。在Deepfake检测中，深度学习模型可以被训练来识别和区分真实的图像和经过篡改的图像。

深度学习的基础

1. 神经元模型：深度学习的基础是神经元模型，它模拟生物神经元的行为。一个神经元模型包括输入、权重、激活函数和输出。输入是神经元接收的信号，权重是调整信号强度的调节器，激活函数决定是否产生输出，输出是传递给其他神经元的信号。

2. 神经网络：深度学习模型由多层神经元堆叠而成，形成一个复杂的网络结构。网络的最底层接收输入数据，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。

3. 激活函数：激活函数在神经网络中起到非线性变换的作用，常见的激活函数包括Sigmoid、Tanh、ReLU等。它们帮助模型捕捉数据中的复杂非线性关系。

4. 权重初始化：权重初始化是模型训练的第一步，合理的初始化方法可以加速模型的收敛。

5. 正则化技术：正则化技术如Dropout、L2正则化等，用于防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。

6. 梯度下降优化算法：梯度下降是优化算法的核心，用于通过调整模型参数来最小化损失函数。常见的梯度下降变体包括SGD、Adam、RMSprop等。

深度学习训练流程

1. 数据准备