京东科技信息技术有限公司傅少鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉京东科技信息技术有限公司申请的专利扰动生成模型的训练方法和装置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：CN114170479B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202111517324.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权扰动生成模型的训练方法和装置是由傅少鹏;何凤翔;沈力;陶大程设计研发完成，并于2021-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本扰动生成模型的训练方法和装置在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了扰动生成模型的训练方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取训练数据集，其中，训练数据集中的训练数据包括原始图像和原始标签；获取初始扰动生成模型和目标函数，其中，目标函数的优化目标包括最小化损失函数，损失函数的优化目标包括最大化扰动损失，扰动损失表示扰动图像的输出标签和对应的原始标签之间的差异，扰动图像基于对原始图像添加扰动生成；利用训练数据集和目标函数，对扰动生成模型进行训练，得到训练完成的扰动生成模型。该实施方式实现了一种新的扰动生成方法，以利用生成的扰动避免图像被对抗训练学习。
本发明授权扰动生成模型的训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种扰动生成模型的训练方法，包括： 获取训练数据集，其中，所述训练数据集中的训练数据包括原始图像和原始标签； 获取初始扰动生成模型和目标函数，其中，所述目标函数的优化目标包括最小化损失函数，损失函数的优化目标包括最大化扰动损失，扰动损失表示扰动图像的输出标签和对应的原始标签之间的差异，扰动图像基于对原始图像添加扰动生成； 利用所述训练数据集和目标函数，对所述扰动生成模型进行训练，得到训练完成的扰动生成模型，包括：寻找使得扰动损失最大的扰动，然后在扰动固定的情况下，利用梯度下降和反向传播寻找在训练数据集上使得损失函数最小的网络参数来更新训练中的初始扰动生成模型； 其中，所述利用所述训练数据集和目标函数，对所述扰动生成模型进行训练，包括： 利用投影梯度法对所述目标函数进行优化，确定使得损失函数最小的扰动； 根据所确定的扰动更新所述初始扰动生成模型的参数。
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