[发明专利]一种基于强化学习DQN算法的Deepfake检测方法

摘要

本发明涉及机械学习技术领域，具体涉及一种基于强化学习DQN算法的Deepfake检测方法，包括如下步骤：步骤1，采集样本数据划分为训练集S和测试集T；步骤2，将训练集S输入Q网络，将训练集S的[状态‑动作对](si,ai)和Q网络输出的Q(si,a′i)输入到判别器D中，获得置信度δ；用置信度δ求导更新Q网络的模型参数θi，得到Q网络检测模型；步骤3，测试Q网络；步骤4，将Q网络检测模型应用于Deepfake的真假判别中。本发明通过强化学习DQN算法用一组真假已知的样本来训练一个Q网络，通过强化学习DQN算法更新Q值，最终使Q网络训练成为一个能对视频或图片的真假做出判断的模型，不需要设计复杂的框架结构，泛化能力强，应用场景广泛。