解释对立的例子如何降低机器学习模型的性能.
敌对的例子是指机器学习模型的输入,这些输入被故意设计或修改,使模型产生错误.这些敌对的输入通常以这样的方式设计,使得模型的变化或扰乱几乎无法被人类观察,但足以导致模型误分类输入或产生不正确的输出.敌对的例子可以以多种方式降低机器学习模型的性能.一方面,这些输入利用模型的弱点或盲点,导致模型产生错误的结果.本质上,敌对的例子利用机器学习算法的局限性来"欺骗"模型做出错误的预测.这降低了模型的整体准确性,使其在完成任务中具有更低的效果.例如,在设计的环境中,敌对的例子可以降低机器学习模型的性能,从而导致错误的预测.此外,对敌对的例子可以导致机器学习模型产生更高的信心,例如在其设计的医学预测中,它可以降低对模型的信心.在其自身的预测中,这种例子可以导致机器学习模型产生更高的信心,从而导致其性能变得更糟糕.