上海交通大学骆源获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于对抗训练鲁棒的内容-风格解耦模型训练方法及系统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：CN113988289B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202111222355.1，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权基于对抗训练鲁棒的内容-风格解耦模型训练方法及系统是由骆源;王晰设计研发完成，并于2021-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于对抗训练鲁棒的内容-风格解耦模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于对抗训练鲁棒的内容‑风格解耦模型训练方法及系统，包括：采用风格‑内容解耦方法来训练模型的解耦能力，采用对抗训练的方法增强模型的鲁棒性；所述内容‑风格解耦模型包含风格编码器Es，内容编码器Ec以及解码器；所述风格‑内容解耦方法：让风格编码器只提取图片风格，让内容编码器只提取图片内容；所述对抗训练方法：使用对抗样本来训练模型，以增加模型的鲁棒性。本发明提供的方法实现了有效增强模型的鲁棒性，更加不易受到对抗攻击影响。
本发明授权基于对抗训练鲁棒的内容-风格解耦模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗训练鲁棒的内容-风格解耦模型训练方法，其特征在于，包括：采用风格-内容解耦方法来训练模型的解耦能力，采用对抗训练的方法增强模型的鲁棒性； 所述内容-风格解耦模型包含风格编码器Es，内容编码器Ec以及解码器； 所述风格-内容解耦方法：让风格编码器只提取图片风格，让内容编码器只提取图片内容； 所述对抗训练方法：使用对抗样本来训练模型，以增加模型的鲁棒性； 所述训练方法具体包括以下步骤： 步骤S1：预训练每一类的风格Embedding值和每一张图片的内容Embedding值； 步骤S2：从训练数据集中随机采样出一些图片； 步骤S3：对采样出的每一张图片生成对抗样本； 步骤S4：使用对抗样本和原图片样本计算模型的解耦损失和重建损失函数值Ld； 步骤S5：使用总的损失函数值Ld来进行梯度下降更新模型参数值Θ，所述模型参数值Θ为神经网络模型中的卷积层，全连接层中的神经元权重值； 步骤S6：重复步骤S2-步骤S5，直到总的损失函数值Ld收敛，得到鲁棒的内容-风格解耦模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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