Model Integrity 功能详解与启动方法图文教程：Cadence

Cadence是一种功能强大的工具，用于确保机器学习模型的完整性和可靠性。该工具可以帮助用户检测和防止模型的潜在偏差、漏洞和攻击。本文将详细介绍Cadence的功能，并提供启动方法的图文教程。

1. Cadence 简介

Cadence是由OpenAI开发的一种模型完整性工具，旨在提高机器学习模型的可靠性和安全性。它可以帮助用户发现模型中的潜在问题，并提供相应的修复建议。Cadence通过检测模型的输入和输出之间的不一致性来评估其完整性，并提供一些调试和修复工具来解决这些问题。

2. Cadence 的功能

Cadence具有以下主要功能：

2.1 输入分布检测

Cadence可以分析模型的输入分布，并检测是否存在输入偏差。它可以帮助用户发现模型在特定输入上的表现差异，并提供相应的解释。用户可以使用Cadence提供的统计工具来了解输入数据的分布情况，并根据需要调整数据预处理方法。

2.2 输出分布检测

Cadence还可以分析模型的输出分布，并检测输出偏差。它可以发现模型在不同输入上的输出差异，并提供相应的解释。用户可以使用Cadence提供的可视化工具来比较模型在不同输入上的输出，并进行进一步的分析和调整。

2.3 对抗性攻击检测