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对抗样本是什么？

人工智能1000问 📅 ✍ 👁 2025年5月14日 💬 0 评论
对抗样本（Adversarial Examples）是向输入数据添加细微且难以察觉的扰动、从而诱使机器学习模型产生错误输出的数据点，其核心构成包括扰动构造、输入误导与安全性鲁棒性测试，解决的是模型在恶意输入下判断失误的问题，并不解决模型本身容量不足与训练数据覆盖不全的问题。

对抗样本（Adversarial Examples）是向输入数据添加细微且难以察觉的扰动、从而诱使机器学习模型产生错误输出的数据点，其核心构成包括扰动构造、输入误导与安全性鲁棒性测试，解决的是模型在恶意输入下判断失误的问题，并不解决模型本身容量不足与训练数据覆盖不全的问题。

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