中国人民解放军国防科技大学老明瑞获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利协同对抗训练方法、系统、终端设备、介质及集成模型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：CN119888331B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411951733.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权协同对抗训练方法、系统、终端设备、介质及集成模型是由老明瑞;李登瑾;郭延明;谢毓湘;于天元;魏迎梅;阮逸润设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本协同对抗训练方法、系统、终端设备、介质及集成模型在说明书摘要公布了：本发明提供一种协同对抗训练方法、系统、终端设备、介质及集成模型，其中，该方法包括对干净样本添加扰动，得到干净样本对应的对抗样本；分别针对干净样本、对抗样本二者中的任一者，将该一者分别输入每个子模型，获取子模型输出该一者的真实类别的概率；分别针对三个子模型中的任一个子模型，计算集成模型中除该一个子模型外其他两个子模型的概率差值，基于该一个子模型自身的概率和概率差值，构建该一个子模型的协同对抗训练损失，并结合交叉熵损失和协同对抗训练损失，进行反向传播算法，对该一个子模型的参数进行更新，直至集成模型满足预设标准。本发明能够提高协同对抗训练的鲁棒性。
本发明授权协同对抗训练方法、系统、终端设备、介质及集成模型在权利要求书中公布了：1.一种协同对抗训练方法，应用于集成模型，所述集成模型包括三个子模型，所述三个子模型均用于图像识别，不同子模型的模型结构互不相同，所述子模型为深度神经网络模型，其特征在于，所述方法包括： 对干净样本添加扰动，得到所述干净样本对应的对抗样本；所述干净样本为自动驾驶图像或物体识别图像； 分别针对所述干净样本、所述对抗样本二者中的任一者，将该一者分别输入每个所述子模型，获取所述子模型输出该一者的真实类别的概率； 分别针对所述三个子模型中的任一个子模型，计算所述集成模型中除该一个子模型外其他两个子模型的概率差值，基于该一个子模型自身的概率和所述概率差值，构建该一个子模型的协同对抗训练损失，并结合交叉熵损失和所述协同对抗训练损失，进行反向传播算法，对该一个子模型的参数进行更新，直至所述集成模型满足预设标准；其中，所述协同对抗训练损失用于表征该一个子模型在训练过程中分配给所述干净样本的训练权重大小。
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