robustness

Robustness在计算机科学、机器学习以及人工智能领域中，通常指系统的稳定性和抗干扰能力。一个robust（稳健的）系统能够在面对不确定因素、噪声、异常输入或者环境变化时，依然能够维持正常的功能，或者至少能提供预期的结果而不会崩溃。它是衡量系统质量的重要标准，特别是在需要处理大量复杂数据和动态条件的应用中。

举个例子，在深度学习模型中，robustness意味着模型对于训练集以外的数据分布变化（如图像变形、光照变化等）有足够的适应性，保证其泛化能力。在控制系统中，robustness则意味着控制器能在外部扰动下保持稳定的控制效果。

相关问题

Adversarial Robustness

Adversarial Robustness，中文称为对抗鲁棒性，是指机器学习模型在面对人为制造的对抗样本（即通过对原始样本加入一定的扰动使其被误分类）时，仍能保持良好的性能表现。目前，对抗攻击已经成为机器学习中重要的研究方向之一。Adversarial Robustness 的研究旨在提高机器学习模型的鲁棒性，使其能够更好地应对各种威胁，从而更可靠地服务于实际应用场景。

Adversarial Robustness Toolbox

Adversarial Robustness Toolbox是IBM推出的面向AI开发人员的工具箱，旨在帮助开发人员提高深度神经网络的对抗健壮性。该工具箱包括攻击代理、防御应用程序和基准测试工具，可以帮助开发人员将固有弹性集成到应对对抗性攻击的能力中。通过使用这个工具箱，开发人员可以确保他们的AI系统能够在现实世界中经受住各种考验。IBM的研究团队希望这个工具箱能够促进对抗健壮性领域的研究和开发，并提高人工智能在现实世界应用中的安全性。如果你有任何使用这个工具箱的经验或对其改进有任何建议，都可以与IBM分享。\[1\]\[2\]
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- *1* *2* *3* [IBM推出开源工具帮AI抵御对抗性样本攻击：DNN开发者的福音](https://blog.csdn.net/weixin_33991727/article/details/87944282)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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