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龙图腾网获悉河南大学申请的专利残差连接的轻量型去噪网络来提高对抗鲁棒性的方法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：CN114254736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202111492329.0，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权残差连接的轻量型去噪网络来提高对抗鲁棒性的方法是由柴秀丽;韦通通;汤宗伟;甘志华;曹绿晨;路杨设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本残差连接的轻量型去噪网络来提高对抗鲁棒性的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了残差连接的轻量型去噪网络来提高对抗鲁棒性的方法，包括以下步骤：S1，将原始样本的像素进行归一化；S2，在原始样本中添加随机扰动，形成扰动样本；S3，网络模型第一阶段的训练：将扰动样本在含有内部去噪块的Denoisingnetwork1中进行去噪处理，并通过转换块得到对应的恢复样本；S4，网络模型第二阶段的训练：将扰动样本通过中间去噪块进行处理，然后再与恢复样本进行融合获得融合样本，将融合样本在Denoisingnetwork2中进行去噪处理，此时原始样本开始参与网络训练，得到分别包含原始样本与扰动样本的恢复样本以及各自的预测标签。通过采用残差连接的轻量型去噪网络LDN‑RS来构成内部去噪块和中间去噪块，保证了被植入去噪块的网络模型具有良好对抗鲁棒性。

本发明授权残差连接的轻量型去噪网络来提高对抗鲁棒性的方法在权利要求书中公布了：1.残差连接的轻量型去噪网络来提高对抗鲁棒性的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，将原始样本的图像像素进行归一化； S2，在原始样本中添加随机扰动，形成扰动样本； S3，网络模型第一阶段的训练：将所述扰动样本在含有内部去噪块的Denoisingnetwork1中进行去噪处理，并得到对应的恢复样本，Denoisingnetwork1由三个卷积层和两个内部去噪块构成； S4，网络模型第二阶段的训练：将所述扰动样本通过中间去噪块进行处理，然后再与所述恢复样本进行融合获得融合样本，将所述融合样本在Denoisingnetwork2中进行进一步去噪处理，Denoisingnetwork2与Denoisingnetwork1结构相同； 所述网络模型中采用轻量型的去噪卷积神经网络L-DnCNN作为去噪块； 所述内部去噪块的设置步骤如下：步骤一，所述L-DnCNN设置有多个，多个所述L-DnCNN之间进行串联，且串联的个数设定为2；通过增加去噪块的容量和数量来提升去噪块的去噪能力；步骤二，对2个串联的L-DnCNN进行残差连接，具有残差连接的轻量型去噪网络LDN-RS被用作内部去噪块； 所述中间去噪块的设置步骤如下：步骤一：将含有噪声的样本经过LDN-RS处理；步骤二：将步骤一处理后的样本与在第一阶段转换块输出的恢复样本进行融合。

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