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이 논문은 눈으로 구별하기 불가능한 진짜와 가짜 얼굴 이미지 분류 문제를 다룬다. 두 가지 서로 다른 합성곱 신경망 아키텍처 모델이 적용되었다. 첫 번째 모델은 사전 훈련된 VGG16 모델로, 전이 학습 방법이 우리의 데이터셋에 적용되었다. 두 번째 모델의 아키텍처는 VGG16을 기반으로 하며 작고 가벼운 버전을 나타낸다. 학습률 감소, 드롭아웃 및 배치 정규화와 같은 기법이 훈련 과정에 적용되었다. 두 모델의 결과를 비교한다.
Perišić et al. (Sat,)는 이 질문을 연구하였다.