論文の概要: Partially-Connected Differentiable Architecture Search for Deepfake and Spoofing Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03123v1
• Date: Wed, 7 Apr 2021 13:53:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-08 16:51:25.494983
• Title: Partially-Connected Differentiable Architecture Search for Deepfake and Spoofing Detection
• Title（参考訳）: 部分連結微分可能アーキテクチャ探索によるディープフェイクとスプーフィング検出
• Authors: Wanying Ge, Michele Panariello, Jose Patino, Massimiliano Todisco and Nicholas Evans
• Abstract要約: 本稿では,darts( differentiable architecture search)アプローチをdeepfakeおよびspoofing検出問題に適用した最初の事例について報告する。 DARTSは連続的かつ微分可能な検索空間で動作し、アーキテクチャとパラメータの両方を勾配降下により最適化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.792884010821762
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper reports the first successful application of a differentiable architecture search (DARTS) approach to the deepfake and spoofing detection problems. An example of neural architecture search, DARTS operates upon a continuous, differentiable search space which enables both the architecture and parameters to be optimised via gradient descent. Solutions based on partially-connected DARTS use random channel masking in the search space to reduce GPU time and automatically learn and optimise complex neural architectures composed of convolutional operations and residual blocks. Despite being learned quickly with little human effort, the resulting networks are competitive with the best performing systems reported in the literature. Some are also far less complex, containing 85% fewer parameters than a Res2Net competitor.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,darts( differentiable architecture search)アプローチをdeepfakeおよびspoofing検出問題に適用した最初の事例について報告する。 ニューラルネットワーク探索の例として、DARTSは連続的な微分可能な探索空間で動作し、アーキテクチャとパラメータの両方を勾配降下によって最適化することができる。 部分接続DARTSに基づく解は、検索空間におけるランダムチャネルマスキングを使用してGPU時間を短縮し、畳み込み操作と残余ブロックからなる複雑なニューラルネットワークアーキテクチャを自動的に学習し最適化する。 人間の努力は少ないが、結果として得られるネットワークは、文献で報告されている最高のパフォーマンスシステムと競合する。 また、Res2Netの競合相手よりも85%少ないパラメータを含む、はるかに少ないものもある。

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