北京邮电大学;中国人民解放军32802部队王玉龙获国家专利权
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龙图腾网获悉北京邮电大学;中国人民解放军32802部队申请的专利训练用于清除对抗扰动的生成器模型的方法和电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114912571B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210266453.3，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权训练用于清除对抗扰动的生成器模型的方法和电子设备是由王玉龙;石龙;王东霞;苏森;徐鹏;双锴;程祥;张忠宝设计研发完成，并于2022-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本训练用于清除对抗扰动的生成器模型的方法和电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种训练用于清除对抗扰动的生成器模型的方法和电子设备。所述方法包括：利用原始样本图像集对神经网络模型进行训练，以得到神经网络分类模型；基于所述原始样本图像集，利用对抗样本生成算法生成对抗样本图像集；根据所述原始样本图像集、所述对抗样本图像集和所述神经网络分类模型，对生成对抗网络中的判别器模型和所述生成器模型进行迭代训练，直至所述判别器模型的第一损失不大于第一预设阈值为止；将所述迭代训练结束后得到的所述生成器模型作为目标生成器模型。这样训练出的目标生成器模型可以用来清除对图像的对抗扰动，以消除安全隐患。
本发明授权训练用于清除对抗扰动的生成器模型的方法和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种训练用于清除对抗扰动的生成器模型的方法，包括： 利用原始样本图像集对神经网络模型进行训练，以得到神经网络分类模型； 基于所述原始样本图像集，利用对抗样本生成算法生成对抗样本图像集； 根据所述原始样本图像集、所述对抗样本图像集和所述神经网络分类模型，对生成对抗网络中的判别器模型和所述生成器模型进行迭代训练，直至所述判别器模型的第一损失不大于第一预设阈值为止； 将所述迭代训练结束后得到的所述生成器模型作为目标生成器模型； 其中，所述迭代训练中的每一轮训练包括： 将所述对抗样本图像集输入到所述生成器模型中，以得到所述生成器模型输出的生成样本图像集； 将所述生成样本图像集和所述原始样本图像集输入到所述判别器模型中，根据所述判别器模型的第一损失来更新所述判别器模型； 将所述生成样本图像集输入到所述神经网络分类模型和更新后的所述判别器模型中，根据所述生成器模型的第二损失来更新所述生成器模型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京邮电大学;中国人民解放军32802部队，其通讯地址为：100876 北京市海淀区西土城路10号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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