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Task2：从baseline入门深度学习

2024年7月4日创建

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教程贡献者说：

前面我们介绍了Deepfake技术的定义、应用案例以及其可能带来的危害。我们深入探讨了Deepfake的四个主要研究方向，并学习了如何人工识别Deepfake的图片。​

今天我们的任务是：实现一个基于深度学习的Deepfake检测模型。通过实践项目，我们将从数据集准备、模型训练到性能评估，全方位了解如何利用深度学习技术检测Deepfake内容。​

你可以从中学会：

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：如何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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Part1 深度学习是什么？

深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，它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。​

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