中國人民解放軍國防科技大學老明瑞獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍國防科技大學申請的專利協同對抗訓練方法、系統、終端設備、介質及集成模型獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119888331B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411951733.3，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權協同對抗訓練方法、系統、終端設備、介質及集成模型是由老明瑞;李登瑾;郭延明;謝毓湘;于天元;魏迎梅;阮逸潤設計研發完成，并于2024-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。
本協同對抗訓練方法、系統、終端設備、介質及集成模型在說明書摘要公布了：本發明提供一種協同對抗訓練方法、系統、終端設備、介質及集成模型，其中，該方法包括對干凈樣本添加擾動，得到干凈樣本對應的對抗樣本；分別針對干凈樣本、對抗樣本二者中的任一者，將該一者分別輸入每個子模型，獲取子模型輸出該一者的真實類別的概率；分別針對三個子模型中的任一個子模型，計算集成模型中除該一個子模型外其他兩個子模型的概率差值，基于該一個子模型自身的概率和概率差值，構建該一個子模型的協同對抗訓練損失，并結合交叉熵損失和協同對抗訓練損失，進行反向傳播算法，對該一個子模型的參數進行更新，直至集成模型滿足預設標準。本發明能夠提高協同對抗訓練的魯棒性。
本發明授權協同對抗訓練方法、系統、終端設備、介質及集成模型在權利要求書中公布了：1.一種協同對抗訓練方法，應用于集成模型，所述集成模型包括三個子模型，所述三個子模型均用于圖像識別，不同子模型的模型結構互不相同，所述子模型為深度神經網絡模型，其特征在于，所述方法包括： 對干凈樣本添加擾動，得到所述干凈樣本對應的對抗樣本；所述干凈樣本為自動駕駛圖像或物體識別圖像； 分別針對所述干凈樣本、所述對抗樣本二者中的任一者，將該一者分別輸入每個所述子模型，獲取所述子模型輸出該一者的真實類別的概率； 分別針對所述三個子模型中的任一個子模型，計算所述集成模型中除該一個子模型外其他兩個子模型的概率差值，基于該一個子模型自身的概率和所述概率差值，構建該一個子模型的協同對抗訓練損失，并結合交叉熵損失和所述協同對抗訓練損失，進行反向傳播算法，對該一個子模型的參數進行更新，直至所述集成模型滿足預設標準；其中，所述協同對抗訓練損失用于表征該一個子模型在訓練過程中分配給所述干凈樣本的訓練權重大小。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍國防科技大學，其通訊地址為：410003 湖南省長沙市開福區德雅路109號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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