一、论文信息论文信息：DetectingDeepfakeswithSelf-BlendedImages论文/Paper:http://arxiv.org/pdf/2204.08376代码/Code:https://github.com/mapooon/SelfBlendedImages作者团队：会议：CVPR2022-Oral二、动机与创新动机 早期训练集的构造点是基于两种方案：对图片进行模糊处理以模拟生成图片的清晰度下降，以及合成两个图片来制造伪影，以便于学习。然而随着深度伪造技术的进步，清晰度逐渐上升，前者已经不再适用。而后者在低质量数据集上又难以检测伪影，鲁棒性较差。 创新 提出新的
Self-attention有一个进阶的版本,叫做Multi-headSelf-attention,Multi-headSelf-attention,其实今天的使用是非常地广泛的。在LHY2021作业4裡面,助教原来的code4有,Multi-headSelf-attention,它的head的数目是设成2,那刚才助教有给你提示说,把head的数目改少一点改成1,其实就可以过mediumbaseline但并不代表所有的任务,都适合用比较少的head,有一些任务,比如说翻译,比如说语音辨识,其实用比较多的head,你反而可以得到比较好的结果至於需要用多少的head,这个又是另外一个hyperpa
Self-attention有一个进阶的版本,叫做Multi-headSelf-attention,Multi-headSelf-attention,其实今天的使用是非常地广泛的。在LHY2021作业4裡面,助教原来的code4有,Multi-headSelf-attention,它的head的数目是设成2,那刚才助教有给你提示说,把head的数目改少一点改成1,其实就可以过mediumbaseline但并不代表所有的任务,都适合用比较少的head,有一些任务,比如说翻译,比如说语音辨识,其实用比较多的head,你反而可以得到比较好的结果至於需要用多少的head,这个又是另外一个hyperpa
一些基础概念的了解Android中线程（Thread）的创建及内存分配过程分析pthread_create创建线程失败的OOM详解不可思议的OOM通过上面的文章，我们知道为什么会报pthread_create错误在创建线程的时候，报的下面这些错误，都是linux系统层面的导致的错误，而不是在虚拟机层面，在java中创建一个线程，最终是在linux操作系统上创建了一个线程错误类型一：java.lang.OutOfMemoryError:CouldnotallocateJNIEnvJNIENV创建不成功时产生OOM的错误信息为"CouldnotallocateJNIEnv"有如下可能的两种情况：（
一些基础概念的了解Android中线程（Thread）的创建及内存分配过程分析pthread_create创建线程失败的OOM详解不可思议的OOM通过上面的文章，我们知道为什么会报pthread_create错误在创建线程的时候，报的下面这些错误，都是linux系统层面的导致的错误，而不是在虚拟机层面，在java中创建一个线程，最终是在linux操作系统上创建了一个线程错误类型一：java.lang.OutOfMemoryError:CouldnotallocateJNIEnvJNIENV创建不成功时产生OOM的错误信息为"CouldnotallocateJNIEnv"有如下可能的两种情况：（
python报错：TypeError: missing1requiredpositionalargument:'self'问题：classtest:deftest01(self):passif__name__=="__main__":test.test01()--------------------------------------如上执行，会报错：TypeError: test missing1requiredpositionalargument:'self'；原因：对象的声明需要括号。而类的声明括号可有可无定义在自定义类中的方法需要一个默认的self参数。错误提示没有self就是说明这个
python报错：TypeError: missing1requiredpositionalargument:'self'问题：classtest:deftest01(self):passif__name__=="__main__":test.test01()--------------------------------------如上执行，会报错：TypeError: test missing1requiredpositionalargument:'self'；原因：对象的声明需要括号。而类的声明括号可有可无定义在自定义类中的方法需要一个默认的self参数。错误提示没有self就是说明这个
目录前言1.注意力机制1.1非自主提示和自主提示1.2查询，键和值1.3注意力机制的公式1.3.1平均汇聚1.3.2非参数的注意力汇聚（Nadaraya-Watson核回归）1.3.3带参数的注意力汇聚（Nadaraya-Watson核回归）1.4注意力机制的评分函数（a(query,key)a(query,key)a(query,key)）1.4.1加性注意力1.4.2点积注意力1.5多头注意力（multi-head）2.自注意力机制2.1优缺点2.2单一自注意力机制图片示例2.3多头自注意力机制图片示例总结前言由于我对注意力机制和自注意力机制的原理和区别不是很清楚。因此，对相关内容进行了深
目录前言1.注意力机制1.1非自主提示和自主提示1.2查询，键和值1.3注意力机制的公式1.3.1平均汇聚1.3.2非参数的注意力汇聚（Nadaraya-Watson核回归）1.3.3带参数的注意力汇聚（Nadaraya-Watson核回归）1.4注意力机制的评分函数（a(query,key)a(query,key)a(query,key)）1.4.1加性注意力1.4.2点积注意力1.5多头注意力（multi-head）2.自注意力机制2.1优缺点2.2单一自注意力机制图片示例2.3多头自注意力机制图片示例总结前言由于我对注意力机制和自注意力机制的原理和区别不是很清楚。因此，对相关内容进行了深
前面我们所讲的模型，输入都是一个向量，但有没有可能在某些场景中输入是多个向量，即一个向量集合，并且这些向量的数目并不是固定的呢？这一类的场景包括文字识别、语音识别、图网络等等。那么先来考虑输出的类型，如果对于输入是多个数目不定的向量，可以有以下这几种输出方式：每个向量对应一个输出：输出的数目与输入向量的数目一致，例如下图的词性识别、语调识别、状态识别等等：只有单个输出：这种应用于例如判断一段话的正负面作用、语音辨认说话者等等，如下图：机器自己决定输出多少个结果（seq2seq）：如翻译、语音转文字等等。SequenceLabeling(输入输出数目一致)最简单的思路当然是将每一个向量单独作为一
