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文章目录

  • An Examination of Fairness of AI Models for Deepfake Detection
  • 背景
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  • 贡献
  • 深伪检测
  • 深伪检测审计
    • 评估检测器主要发现
    • 评估方法
    • 审计结果
    • 训练分布和方法偏差

An Examination of Fairness of AI Models for Deepfake Detection

会议/期刊:IJCAI 2021
作者:
在这里插入图片描述

背景

早期的针对深伪数据集类别(种族、性别等)属性的研究
深度学习模型可以根据受保护的类别(如种族和性别)进行区分。

当一个人的脸被交换到另一个不同种族或性别的人时,用于创建deepfakes作为正训练信号的方法往往会产生“不规则”的脸。
这导致检测器学习前景脸和虚假之间的虚假相关性。

【在机器学习中,越来越多的人担心有偏见或有缺陷的系统会产生意想不到的后果,这需要对数据集和模型进行仔细彻底的检查。】

points

评估受保护的亚组中存在的深度伪造数据集和检测模型的偏见。亚组——》子组</

http://www.dtcms.com/wzjs/364738.html

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