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Region-Based Optimization for Continual Learning in Audio Deepfake Detection
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为区域优化（RegO）的持续学习方法，以提高音频深度伪造检测的有效性。该方法通过优化重要神经区域，平衡存储稳定性与学习灵活性，实验结果显示错误接受率提高了21.3%。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为区域优化（RegO）的持续学习方法，旨在提高音频深度伪造检测的有效性。
- 该方法通过对重要神经区域进行区域自适应优化，平衡了存储稳定性与学习灵活性。
- 实验结果显示，使用区域优化方法后，音频深度伪造检测的错误接受率提高了21.3%。
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