我当时使用C3D模型训练Deepfake。
对于数据， 我将400个样本培训视频转换为图像（每个视频300帧） 平衡的假数据集和真实数据集 将数据转换为（14、32、32、3）形状，这意味着（帧计数，img_width，img_height，通道）
然后我将数据输入C3D模型
培训损失在0.69左右波动
预测值相同。我尝试了随机数据，例如np.random.randn（5，14，32，32，3），而5个预测也相同。所以我想问题不关我的数据业务。
我看到一个帖子表明原因之一是数据不平衡，但是在平衡数据后，问题仍然存在。
我将完整代码放在https://www.kaggle.com/muerbingsha/deepfake-c3d
谢谢！