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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利一种神经网络优化的方法及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：CN114037072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202111180671.7，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权一种神经网络优化的方法及设备是由张湾湾;敦婧瑜;薛佳乐;李轶锟;江歆霆设计研发完成，并于2021-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络优化的方法及设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种神经网络优化的方法及设备；基于图像测试数据集，以及其对应的对抗图像测试数据集，确定至少一个数据对；针对任一个数据对，基于第一深度神经网络对数据对进行处理，获得数据对中的图像测试数据对应的第一输出结果，以及对抗图像测试数据对应的第二输出结果，在第一输出结果与第二输出结果之间的比对关系满足条件规则后，确定第一深度神经网络在数据对上的对抗鲁棒性指标的个体值；基于个体值，确定第一深度神经网络在图像测试数据集上的对抗鲁棒性指标的目标值；目标值低于阈值时，基于第一图像训练数据集及其对应的对抗图像训练数据集确定的第二图像训练数据集，对第一深度神经网络进行优化训练；提升深度神经网络的对抗鲁棒性。

本发明授权一种神经网络优化的方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种神经网络优化的方法，其特征在于，该方法包括： 基于图像测试数据集，以及所述图像测试数据集对应的对抗图像测试数据集，确定至少一个数据对，其中，每一个数据对中包含有图像测试数据，以及对所述图像测试数据进行干扰处理获得的对抗图像测试数据； 针对各个数据对分别进行对抗鲁棒性评价操作，获得第一深度神经网络在各个数据对上各自对应的对抗鲁棒性指标的个体值，所述对抗鲁棒性评价操作包括：基于所述第一深度神经网络对所述各个数据对中一个数据对进行处理，得到所述一个数据对中包含的图像测试数据对应的第一输出结果，以及所述一个数据对中包含的对抗图像测试数据对应的第二输出结果；若确定所述第一输出结果与所述第二输出结果之间的比对关系满足条件规则，则基于对所述一个数据对中的所述图像测试数据进行的干扰处理，确定所述一个数据对对应的个体值；所述个体值为对满足条件规则的第一输出结果对应的所述图像测试数据进行干扰处理，以获取所述第二输出结果对应的所述对抗图像测试数据时，使用的扰动矩阵；所述第一深度神经网络是基于第一图像训练数据集训练获得的； 针对任一所述扰动矩阵，基于所述扰动矩阵中的各个元素值，确定一个中间值，并将基于各个所述中间值确定的期望值，作为所述第一深度神经网络在所述图像测试数据集上对应的对抗鲁棒性指标的目标值，其中所述对抗鲁棒性指标用于表征所述第一深度神经网络抵御攻击的能力； 若所述目标值低于对抗鲁棒性指标阈值，则基于所述第一图像训练数据集，以及所述第一图像训练数据集对应的对抗图像训练数据集，确定第二图像训练数据集，并基于所述第二图像训练数据集对所述第一深度神经网络进行优化训练； 其中，所述基于所述第二图像训练数据集对所述第一深度神经网络进行优化训练后，还包括： 若确定基于所述第二图像训练数据集训练获得的第一深度神经网络对应的目标值低于所述对抗鲁棒性指标阈值，则在所述第一深度神经网络中添加用于降低噪声的降噪模块，获得第二深度神经网络； 基于第三图像训练数据集，对所述第二深度神经网络进行优化训练。

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