python 绘制深度学习鲁棒性的图

对于深度学习的鲁棒性，可以绘制以下图表来进行可视化展示：

1. 对抗样本攻击图表：绘制模型在对抗样本攻击下的表现，可以使用准确率或误差来表示模型的鲁棒性。在图表中，可以用不同的颜色来表示不同的攻击方法，如FGSM、BIM、DeepFool等。

2. 数据分布图表：绘制训练数据和测试数据的分布图表，可以通过直方图、散点图等方式展示。在图表中，可以用不同的颜色来表示训练数据和测试数据的分布，以及数据的标签分类。

3. 模型可视化图表：绘制模型的可视化图表，可以通过可视化模型的中间层输出来展示模型的鲁棒性。在图表中，可以使用不同的颜色来表示不同的输入数据，以及模型中不同层的输出。

4. 对比学习图表：绘制对比学习的图表，可以比较不同模型或不同训练策略的鲁棒性。在图表中，可以使用折线图或柱状图来表示不同模型或不同策略的准确率或误差。

5. 模型评估图表：绘制模型评估的图表，可以展示模型在不同数据集上的表现。在图表中，可以使用不同的颜色来表示不同的数据集，以及模型在不同数据集上的准确率或误差。

以上是几个常见的绘制深度学习鲁棒性的图表，可以根据实际情况进行选择和调整。