本章探索了机器学习中鲁棒性的概念及其在建立可信人工智能系统中的关键作用。讨论了鲁棒性的定义、影响因素和评估技术。还探讨了改进策略和训练后方法。强调了现有方法的挑战和局限性，并为未来研究提供了方向。

本章探索了机器学习中鲁棒性的概念及其在建立可信人工智能系统中的关键作用。讨论了鲁棒性的定义、影响因素和评估技术。还探讨了改进策略和训练后方法。强调了现有方法的挑战和局限性，并为未来研究提供了方向。

本章探讨了机器学习中鲁棒性的概念及其在构建可信人工智能系统中的关键作用，包括定义、影响因素和评估技术。还讨论了改进策略和训练后方法来增强鲁棒性。强调了现有方法的挑战和局限性，并提供了未来研究的方向。

本章探讨了机器学习中鲁棒性的概念及其在构建可信人工智能系统中的作用，包括定义、影响因素和评估技术。讨论了以数据为中心和以模型为中心的改进策略。强调了现有方法的挑战和局限性，并提供了未来研究的方向。