模型鲁棒性提升方法

技术融合与挑战应对随着深度学习技术在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域的广泛应用，其安全性问题日益凸显，安全深度学习旨在通过技术手段提升深度学习模型的鲁棒性、隐私保护能力和可信度，确保其在复杂环境下的稳定运行，本文将从安全威胁、防护技术、应用场景及未来挑战四个方面，系统探讨安全深度学习的研究进展与实践路径……