杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院翔云获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院申请的专利基于对抗训练神经网络图像分类方法、装置及可存储介质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：CN117115536B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202311084659.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于对抗训练神经网络图像分类方法、装置及可存储介质是由翔云;周俊;陈作辉;宣琦设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于对抗训练神经网络图像分类方法、装置及可存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗训练神经网络图像分类方法、装置及可存储介质，涉及图像处理技术领域，其中方法包括以下步骤：获取待分类图像；构建待修复分类神经网络以及探针网络，利用所述探针网络对所述待修复分类神经网络进行对抗训练修复；利用经过对抗训练修复的所述待修复分类神经网络对所述待分类图像进行分类，得到分类结果；本发明通过在模型中间层插入探针网络的方式获取模型中间层的信息，学习两个领域之间的差异知识，并通过对抗攻击的方法对输入数据进行对抗增强，结合对抗训练的方法，对模型进行迭代修复，进一步提升模型故障修复效果，从而提高图像分类的精度。
本发明授权基于对抗训练神经网络图像分类方法、装置及可存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗训练神经网络的图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待分类图像； 构建待修复分类神经网络以及探针网络，利用所述探针网络对所述待修复分类神经网络进行对抗训练修复，其中所述探针网络为单层或多层全连接分类网络，具体过程包括： 构建待修复分类神经网络以及探针网络，将所述探针网络均匀插入至所述待修复分类神经网络的中间层中，并得到对应的中间层特征； 利用所述中间层特征训练所述探针网络； 利用经过训练的所述探针网络对所述待修复分类神经网络进行对抗训练修复； 判断经过对抗训练修复的所述待修复分类神经网络是否符合对抗训练修复要求，若是则结束； 利用经过对抗训练修复的所述待修复分类神经网络对所述待分类图像进行分类，得到分类结果。
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杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区长河街道湖西路575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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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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