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](s
i,a
i)和Q网络输出的Q(s
i,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θ
i，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。
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“基于强化学习DQN算法的Deepfake检测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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来源：北方有色网
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