什么是对抗样本
对抗样本是指在输入数据中添加了一些人类无法察觉的微小扰动，以使得机器学习模型的输出结果产生误差或者偏差。这些扰动可以通过各种技术手段生成，包括但不限于图像添加噪音、文本替换、声音变形等。对抗样本的出现可以对机器学习模型的鲁棒性和可靠性造成影响，使得模型在实际应用中产生误判或者失效。
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对抗样本是指在输入数据中添加了一些人类无法察觉的微小扰动，以使得机器学习模型的输出结果产生误差或者偏差。这些扰动可以通过各种技术手段生成，包括但不限于图像添加噪音、文本替换、声音变形等。对抗样本的出现可以对机器学习模型的鲁棒性和可靠性造成影响，使得模型在实际应用中产生误判或者失效。
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