Machine Learning Robustness: A Primer

本章探讨了机器学习（ML）中的鲁棒性概念及其在建立人工智能（AI）系统的可信度方面的重要作用。讨论从详细的鲁棒性定义开始，将其描述为ML模型在各种不同和意外的环境条件下保持稳定性能的能力。通过多个角度分析了ML鲁棒性：其与泛化能力的互补性；其作为可信AI的要求；其对抗性和非对抗性方面；其定量指标以及可重复性和可解释性等指标。本章深入探讨了影响鲁棒性的因素，如数据偏差、模型复杂性以及ML流程不明确的陷阱。从广泛的视角调查了鲁棒性评估的关键技术，包括对抗攻击，涵盖数字和物理领域。还包括非对抗性数据转移和深度学习（DL）软件测试方法的微妙之处。讨论逐步深入，探讨了增强鲁棒性的改善策略，从数据为中心的方法如去偏和增强开始。进一步的研究包括各种模型为中心的方法，例如迁移学习、对抗训练和随机平滑。最后，讨论了后训练方法，包括集成技术、修剪和模型修复，这些方法成为使模型更具有抵御不可预测性的成本效益策略。本章强调了现有方法在评估和实现ML鲁棒性方面的持续挑战和限制。它提供了关于这个关键概念的未来研究的见解和方向，作为可信AI系统的前提。

机器学习鲁棒性的重要性和挑战是什么？如何评估和提高机器学习模型的鲁棒性？

机器学习模型的鲁棒性是指在不同环境条件下保持稳定性的能力，本文从多个角度探讨了机器学习鲁棒性的概念和重要性，并提出了多种评估和提高鲁棒性的方法。

本文介绍了机器学习鲁棒性的定义、与泛化能力的关系、对可信人工智能的要求、对抗性与非对抗性的方面、指标和评估方法，以及数据偏差、模型复杂度和ML流水线规范化的问题。本文还介绍了多种提高鲁棒性的方法，包括数据中心方法、模型中心方法和后训练方法。

相关研究包括对抗性攻击、数据变化和深度学习软件测试方法的研究，以及模型集成、剪枝和修复的后训练方法的研究。