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对抗性测试
一种评估方法，通过将模型暴露于专门设计以引发预测错误的样本中，揭示其对针对性攻击的脆弱性。
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分布偏移检测
识别输入数据分布相对于训练数据发生变化的过程，对于维持模型在生产环境中的性能至关重要。
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压力测试
通过将模型置于极端或异常条件下，对其极限进行密集评估，以识别潜在的失效点。
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扰动分析
系统研究输入数据中微小变化对模型预测的影响，从而衡量其对变化的敏感性。
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鲁棒性指标
用于量化模型对扰动抵抗能力的指标，如在噪声下的准确率或预测的变化程度。
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输入验证
验证输入数据以确保其符合预期约束的过程，保护模型免受恶意或无效输入的影响。
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边界测试
评估模型在决策空间边界处的行为，即预测最可能因轻微扰动而变化的区域。
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模型校准
调整模型的置信度得分，使其精确反映预测正确的实际概率。
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特征重要性稳定性
在数据受到不同扰动的情况下评估特征重要性的一致性，衡量模型可解释性的可靠性。
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领域适应鲁棒性
模型在面对与训练数据略有不同的领域数据时，保持其性能的能力。
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异常值韧性测试
评估模型在处理异常值时，不显著降低其预测性能的能力。
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时间鲁棒性
衡量模型预测在数据模式随时间演变时的稳定性，尤其对时间序列至关重要。
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基于梯度的攻击测试
通过模拟利用模型梯度生成最优扰动，以最大化预测误差的攻击。
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