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龍圖騰網恭喜華為技術有限公司申請的專利對抗樣本的生成方法、神經網絡的訓練方法、裝置及設備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：CN113066002B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202110221699.4，技術領域涉及：G06T3/02；該發明授權對抗樣本的生成方法、神經網絡的訓練方法、裝置及設備是由向文釗;蘇航;朱軍;周洋設計研發完成，并于2021-02-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本對抗樣本的生成方法、神經網絡的訓練方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本申請實施例公開了一種對抗樣本的生成方法、神經網絡的訓練方法、裝置及設備，該包括：獲取目標圖像的第一梯度圖，第一梯度圖中包含神經網絡的損失函數對目標圖像中像素的梯度，損失函數是以目標圖像作為神經網絡的輸入獲取到的；對第一梯度圖進行變換以得到第二梯度圖，第二梯度圖用于使得目標圖像具有仿射不變性；基于第二梯度圖中像素的梯度對目標圖像的像素進行調整，以得到具有仿射不變性的目標圖像，并將具有仿射不變性的目標圖像作為對抗樣本；利用這種方法生成的對抗樣本即使經過仿射變換，仍具有較好的攻擊效果，從而利于發現被該對抗樣本攻擊的神經網絡的不足，以提高神經網絡的魯棒性。

本發明授權對抗樣本的生成方法、神經網絡的訓練方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種對抗樣本的生成方法，其特征在于，包括：獲取目標圖像的第一梯度圖，所述第一梯度圖中包含神經網絡的損失函數對所述目標圖像中像素的梯度，所述損失函數是以所述目標圖像作為所述神經網絡的輸入獲取到的；對所述第一梯度圖進行仿射不變性變換以得到第二梯度圖，所述第二梯度圖用于使得所述目標圖像具有仿射不變性，所述仿射不變性變換包括平移不變性變換和線性變換對應的不變性變換；基于所述第二梯度圖中像素的梯度對所述目標圖像的像素進行調整，以得到具有仿射不變性的目標圖像，并將所述具有仿射不變性的目標圖像作為對抗樣本；所述對所述第一梯度圖進行仿射不變性變換以得到第二梯度圖包括：對所述第一梯度圖進行變換以得到第三梯度圖，所述第三梯度圖用于使得所述目標圖像具有平移不變性；對所述第三梯度圖進行極坐標變換，所述極坐標變換用于將所述第三梯度圖中像素的梯度從直角坐標系下轉換到極坐標系下；對經過所述極坐標變換后的所述第三梯度圖進行變換以得到第四梯度圖，所述第四梯度圖用于使得所述目標圖像具有仿射不變性；對所述第四梯度圖進行極坐標反變換以得到所述第二梯度圖，所述極坐標反變換用于將經過所述第四梯度圖中像素的梯度從極坐標系下轉換到直角坐標系下。

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