支付宝(杭州)信息技术有限公司陈亮获国家专利权
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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利一种提升神经网络模型对抗性能的训练方法、系统及模型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：CN115618233B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202211368598.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种提升神经网络模型对抗性能的训练方法、系统及模型是由陈亮设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种提升神经网络模型对抗性能的训练方法、系统及模型在说明书摘要公布了：本发明涉及一种提升神经网络模型对抗性能的训练方法，包括步骤：获取训练样本及其样本标签；将所述训练样本输入至神经网络模型的表征层，提取出所述训练样本在表征空间中的原始特征；对所述原始特征进行若干次采样，得到所述原始特征对应的若干个采样后特征；将每个采样后特征输入至所述神经网络模型的输出层，得到所述输出层输出的处理结果；根据所述样本标签和所述处理结果确定损失，并以最小化所述损失为训练目标，训练所述神经网络模型。相应地，本发明公开了提升神经网络模型对抗性能的训练系统和模型。本发明提高了训练过程中模型对表征空间的覆盖，提升了模型对抗攻击的能力，且具有通用易实现的优点。
本发明授权一种提升神经网络模型对抗性能的训练方法、系统及模型在权利要求书中公布了：1.一种提升神经网络模型对抗性能的训练方法，包括步骤： 获取训练样本及其样本标签； 将所述训练样本输入至神经网络模型的表征层，提取出所述训练样本在表征空间中的原始特征； 对所述原始特征进行若干次采样，得到所述原始特征对应的若干个采样后特征； 将每个采样后特征输入至所述神经网络模型的输出层，得到所述输出层输出的处理结果； 根据所述样本标签和所述处理结果确定损失，并以最小化所述损失为训练目标，训练所述神经网络模型； 其中，训练后的神经网络模型至少应用于图像识别； 得到所述原始特征对应的若干个采样后特征包括： 将所述原始特征输入至所述神经网络模型的变分网络层，得到所述变分网络层输出的采样参数； 根据所述采样参数，确定所述原始特征的指定邻域范围，并确定对所述指定邻域范围内的每个最小单元进行采样的采样概率； 在所述指定领域范围内，基于所述采样概率对所述原始特征进行若干次重采样。
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