北京郵電大學;中國人民解放軍32802部隊王玉龍獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉北京郵電大學;中國人民解放軍32802部隊申請的專利訓練用于清除對抗擾動的生成器模型的方法和電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114912571B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210266453.3，技術領域涉及：G06N3/0475；該發明授權訓練用于清除對抗擾動的生成器模型的方法和電子設備是由王玉龍;石龍;王東霞;蘇森;徐鵬;雙鍇;程祥;張忠寶設計研發完成，并于2022-03-17向國家知識產權局提交的專利申請。
本訓練用于清除對抗擾動的生成器模型的方法和電子設備在說明書摘要公布了：本申請提供一種訓練用于清除對抗擾動的生成器模型的方法和電子設備。所述方法包括：利用原始樣本圖像集對神經網絡模型進行訓練，以得到神經網絡分類模型；基于所述原始樣本圖像集，利用對抗樣本生成算法生成對抗樣本圖像集；根據所述原始樣本圖像集、所述對抗樣本圖像集和所述神經網絡分類模型，對生成對抗網絡中的判別器模型和所述生成器模型進行迭代訓練，直至所述判別器模型的第一損失不大于第一預設閾值為止；將所述迭代訓練結束后得到的所述生成器模型作為目標生成器模型。這樣訓練出的目標生成器模型可以用來清除對圖像的對抗擾動，以消除安全隱患。
本發明授權訓練用于清除對抗擾動的生成器模型的方法和電子設備在權利要求書中公布了：1.一種訓練用于清除對抗擾動的生成器模型的方法，包括： 利用原始樣本圖像集對神經網絡模型進行訓練，以得到神經網絡分類模型； 基于所述原始樣本圖像集，利用對抗樣本生成算法生成對抗樣本圖像集； 根據所述原始樣本圖像集、所述對抗樣本圖像集和所述神經網絡分類模型，對生成對抗網絡中的判別器模型和所述生成器模型進行迭代訓練，直至所述判別器模型的第一損失不大于第一預設閾值為止； 將所述迭代訓練結束后得到的所述生成器模型作為目標生成器模型； 其中，所述迭代訓練中的每一輪訓練包括： 將所述對抗樣本圖像集輸入到所述生成器模型中，以得到所述生成器模型輸出的生成樣本圖像集； 將所述生成樣本圖像集和所述原始樣本圖像集輸入到所述判別器模型中，根據所述判別器模型的第一損失來更新所述判別器模型； 將所述生成樣本圖像集輸入到所述神經網絡分類模型和更新后的所述判別器模型中，根據所述生成器模型的第二損失來更新所述生成器模型。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京郵電大學;中國人民解放軍32802部隊，其通訊地址為：100876 北京市海淀區西土城路10號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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