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从零入门CV图像竞赛(Deepfake攻防)【Datawhale 2024 年 AI 夏令营第二期】
Part1 Deepfake是什么？
Deepfake是一种使用人工智能技术生成的伪造媒体，特别是视频和音频，它们看起来或听起来非常真实，但实际上是由计算机生成的。这种技术通常涉及到深度学习算法，特别是生成对抗网络（GANs），它们能够学习真实数据的特征，并生成新的、逼真的数据。
深度学习与Deepfake
深度学习是一种强大的机器学习技术，它通过模拟人脑处理信息的方式，使计算机能够从大量数据中自动学习和识别模式。深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），能够识别图像和视频中的复杂特征。在Deepfake检测中，模型可以学习识别伪造内容中可能存在的微妙异常。
为了训练有效的Deepfake检测模型，需要构建包含各种Deepfake和真实样本的数据集（本次比赛的数据集就是按照这种方式进行组织）。深度学习模型通过这些数据集学习区分真假内容。
模型训练的流程如下：
- 设置训练模式：通过调用model.train()将模型设置为训练模式。在训练模式下，模型的某些层（如BatchNorm和Dropout）会按照它们在训练期间应有的方式运行。
- 遍历数据加载器：使用enumerate(train_loader)遍历train_loader提供的数据批次。input是批次中的图像数据，target是对应的标签。
- 数据移动到GPU：通过.cuda(non_blocking=True)将数据和标签移动到GPU上。non_blocking参数设置为True意味着如果数据正在被复制到GPU，此操作会立即返回，不会等待数据传输完成。
- 前向传播：通过output = model(input)进行前向传播，计算模型对输入数据的预测。
- 计算损失：使用损失函数loss = criterion(output, target)计算预测输出和目标标签之间的差异。
- 梯度归零：在每次迭代开始前，通过optimizer.zero_grad()清空（重置）之前的梯度，以防止梯度累积。
- 反向传播：调用loss.backward()计算损失相对于模型参数的梯度。
- 参数更新：通过optimizer.step()根据计算得到的梯度更新模型的参数。
