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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利对抗型神经网络训练方法、装置、设备和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：CN115222022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210934762.3，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权对抗型神经网络训练方法、装置、设备和存储介质是由郑喜民;王颖妮;舒畅;陈又新设计研发完成，并于2022-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本对抗型神经网络训练方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请的对抗型神经网络训练方法、装置、设备和存储介质，其中方法包括：获取输入样本集；对输入样本集加入扰动项，得到扰动样本集。根据扰动样本集构造第一损失函数。通过改变扰动项最大化第一损失函数，得到对抗样本集。根据对抗样本集构造第二损失函数。通过最小化第二损失函数训练对抗型神经网络。判断第二损失函数的损失值是否小于损失阈值，若是，则停止训练对抗型神经网络。通过第一损失函数得到对抗样本集，通过由对抗样本集构造的第二损失函数对对抗型神经网络进行训练，能够增强对抗型神经网络对于对抗样本的鲁棒性，提高输入为对抗样本时图像分类的准确率。

本发明授权对抗型神经网络训练方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种对抗型神经网络训练方法，其特征在于，包括： 获取输入样本集；对所述输入样本集加入扰动项，得到扰动样本集，包括将所述输入样本集中的每一个输入样本加上扰动项，得到对应的扰动样本；将所有所述扰动样本作为扰动样本集，所述扰动样本集用于后续寻找对抗样本，所述输入样本集中的样本为图像； 根据所述扰动样本集构造第一损失函数； 通过改变所述扰动项最大化所述第一损失函数，得到对抗样本集； 根据所述对抗样本集构造第二损失函数； 通过最小化所述第二损失函数训练所述对抗型神经网络；判断所述第二损失函数的损失值是否小于损失阈值，若是，则停止训练所述对抗型神经网络； 其中，所述根据所述扰动样本集构造第一损失函数，包括： 将所述扰动样本集与预测对抗样本集的度量函数作为所述第一损失函数； 其中，所述通过改变所述扰动项最大化所述第一损失函数，得到对抗样本集，包括： 将所述扰动样本集中的每一个扰动样本的所述扰动项替换为修正扰动项，得到多个修正扰动样本； 将所述多个修正扰动样本输入所述第一损失函数，得到多个第一损失函数值； 统计每一个所述扰动样本对应的所有所述修正扰动样本的第一损失函数值，将最大第一损失函数值对应的所述修正扰动样本作为所述对抗样本； 将所有所述对抗样本组成所述对抗样本集； 修正扰动样本的公式如下： ； 其中，为修正扰动项，为修正扰动样本； 修正扰动项的范围为[]，按从小到大的顺序将扰动项替换为[]之间的整数，得到多个修正扰动样本。

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