哈尔滨工业大学(深圳)张春慨获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利基于对抗样本的多教师知识蒸馏方法及装置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：CN114219043B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202111568528.5，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权基于对抗样本的多教师知识蒸馏方法及装置是由张春慨;姜茗译;韩培义;刘川意;段少明设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于对抗样本的多教师知识蒸馏方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗样本的多教师知识蒸馏方法、装置及计算机存储介质，该方法包括：对样本基于教师概率输出与学生概率输出差异最大化的原则，选择待修改原始样本；将待修改原始样本在教师模型上分类概率最大的分类作为对抗攻击的目标分类以及对应的待修改原始样本作为可修改原始样本；基于教师模型对可修改原始样本类别的分类概率得到教师模型的决策边界，利用点到线距离的向量算法，以可修改原始样本恰好越过决策边界和恰好不越过决策边界为目标，对可修改原始样本进行迭代修改，生成位于决策边界两侧的边界样本对；利用生成的边界样本，使用基于边界距离的多教师权重分配训练学生模型。本发明能够提升学生模型的分类精度。
本发明授权基于对抗样本的多教师知识蒸馏方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗样本的多教师知识蒸馏方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 对每批次的样本基于教师概率输出与学生概率输出差异最大化的原则，选择一部分样本作为待修改原始样本； 将待修改原始样本在教师模型上分类概率最大的分类作为对抗攻击的目标分类，目标分类对应的待修改原始样本作为可修改原始样本； 基于教师模型对可修改原始样本类别的分类概率得到教师模型的决策边界，利用点到线距离的向量算法，以可修改原始样本恰好越过决策边界和恰好不越过决策边界为目标，对可修改原始样本进行迭代修改，生成位于决策边界两侧的边界样本对； 利用生成的边界样本对，根据基于边界距离的多教师权重分配训练学生模型； 其中，样本均为图像数据。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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