对于假新闻检测器，完全连接层的隐藏大小为64。 事件鉴别器由两个完全连接层组成：第一层的隐藏大小为64 ，第二层的隐藏大小为32。 对于所有基线和建议的模型，我们在训练阶段使用100个实例的相同批处理大小，并且训练时期为100。 在Twitter数据集上 ， 不同事件上的推文数量不平衡 ，并且超过70％的推文与单个事件相关。 文本模态包含更明显的事件特定功能，从而严重阻止了Text模型在不同事件之间提取可转移特征。 至于另一个单一形式的基准Vis，其性能要比Text好得多。 图像的特征更易于传递 ，因此减少了帖子不平衡的影响。 尽管视觉模式对于伪造新闻检测是有效的，但Vis的性能仍比多模式方法差。