神经网络模型的鲁棒性的研究背景

神经网络模型在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域中取得了很大的成功，但是这些模型在现实场景中可能会受到各种各样的干扰，比如噪声、对抗性攻击等，导致模型的输出产生错误或者不一致。这对于模型的实际应用会产生很大的问题，因此研究神经网络模型的鲁棒性变得越来越重要。

在过去的几年中，研究者们针对神经网络模型的鲁棒性进行了广泛的研究，探索了各种方法来提高模型的鲁棒性，这些方法包括对抗性训练、防御方法、正则化等。这些研究让我们更好地理解神经网络模型的鲁棒性，并且为实际应用提供了更加可靠的解决方案。