Proszę mi pozwolić wyjaśnić, w jaki sposób przykłady adwersarialne mogą obniżyć wydajność modelu uczenia maszynowego. W przypadku takich przykładów, które są specjalnie zaprojektowane, aby wprowadzić błędy w procesie uczenia, model może zostać zdezorientowany i nieprawidłowo sklasyfikować obserwacje, co prowadzi do zmniejszenia jego dokładności i skuteczności. Przykłady adwersarialne są szczególnie niebezpieczne w przypadku systemów klasyfikacyjnych, które są wykorzystywane w zastosowaniach krytycznych, takich jak samochody autonomiczne, gdzie błędna klasyfikacja może prowadzić do katastrofy. Dlatego też, w celu zwiększenia odporności modeli uczenia maszynowego na ataki adwersarialne, konieczne jest stosowanie specjalnych technik i algorytmów, które pozwalają na wykrywanie i eliminowanie takich przykładów.