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龙图腾网恭喜华为技术有限公司申请的专利对抗样本的生成方法、神经网络的训练方法、装置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：CN113066002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202110221699.4，技术领域涉及：G06T3/02；该发明授权对抗样本的生成方法、神经网络的训练方法、装置及设备是由向文钊;苏航;朱军;周洋设计研发完成，并于2021-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本对抗样本的生成方法、神经网络的训练方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种对抗样本的生成方法、神经网络的训练方法、装置及设备，该包括：获取目标图像的第一梯度图，第一梯度图中包含神经网络的损失函数对目标图像中像素的梯度，损失函数是以目标图像作为神经网络的输入获取到的；对第一梯度图进行变换以得到第二梯度图，第二梯度图用于使得目标图像具有仿射不变性；基于第二梯度图中像素的梯度对目标图像的像素进行调整，以得到具有仿射不变性的目标图像，并将具有仿射不变性的目标图像作为对抗样本；利用这种方法生成的对抗样本即使经过仿射变换，仍具有较好的攻击效果，从而利于发现被该对抗样本攻击的神经网络的不足，以提高神经网络的鲁棒性。

本发明授权对抗样本的生成方法、神经网络的训练方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种对抗样本的生成方法，其特征在于，包括：获取目标图像的第一梯度图，所述第一梯度图中包含神经网络的损失函数对所述目标图像中像素的梯度，所述损失函数是以所述目标图像作为所述神经网络的输入获取到的；对所述第一梯度图进行仿射不变性变换以得到第二梯度图，所述第二梯度图用于使得所述目标图像具有仿射不变性，所述仿射不变性变换包括平移不变性变换和线性变换对应的不变性变换；基于所述第二梯度图中像素的梯度对所述目标图像的像素进行调整，以得到具有仿射不变性的目标图像，并将所述具有仿射不变性的目标图像作为对抗样本；所述对所述第一梯度图进行仿射不变性变换以得到第二梯度图包括：对所述第一梯度图进行变换以得到第三梯度图，所述第三梯度图用于使得所述目标图像具有平移不变性；对所述第三梯度图进行极坐标变换，所述极坐标变换用于将所述第三梯度图中像素的梯度从直角坐标系下转换到极坐标系下；对经过所述极坐标变换后的所述第三梯度图进行变换以得到第四梯度图，所述第四梯度图用于使得所述目标图像具有仿射不变性；对所述第四梯度图进行极坐标反变换以得到所述第二梯度图，所述极坐标反变换用于将经过所述第四梯度图中像素的梯度从极坐标系下转换到直角坐标系下。

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