この論文では、自動機械学習を利用して、ディープフェイク検出のためにアーキテクチャを自動的に検索することを提案します。以前の作品とは異なり、私たちの方法は、手動ネットワーク設計プロセスでの高い人件費から

arxiv_reader のブックマーク 2021/06/22 11:57

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4704416651205650114/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.10705v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.10705v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2106.10705v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">自動化されたディープフェイク検出</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/multi-task">multi-task</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/deepfake">deepfake</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この論文では、自動機械学習を利用して、ディープフェイク検出のためにアーキテクチャを自動的に検索することを提案します。以前の作品とは異なり、私たちの方法は、手動ネットワーク設計プロセスでの高い人件費から</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210622#bookmark-4704416651205650114"><span class="datetime-body">2021/06/22 11:57</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

このブックマークにはスターがありません。
最初のスターをつけてみよう！