什么是对抗鲁棒性？

最新推荐文章于 2025-05-15 22:51:57 发布

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对抗鲁棒性是机器学习模型的重要特性，指模型面对意外输入时仍能保持良好性能。在实际应用中，由于模型可能遭遇未知数据，因此在训练时需注重增强模型的对抗鲁棒性，以确保其在各种数据条件下保持高效率。

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对抗鲁棒性是指系统或模型在遇到意料之外的输入时，仍然能够保持良好的性能。这是机器学习模型中一个重要的特征，因为在实际应用中，模型往往需要处理未知的数据。如果模型对于这些数据表现出较低的鲁棒性，那么它的性能就会下降。因此，在训练模型时，一定要尽量考虑对抗鲁棒性，使模型能够在处理各种数据时保持较高的性能。