从正确率曲线看鲁棒性

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从正确率曲线（ROC曲线）来看鲁棒性通常指模型在不同数据分布下的性能表现。ROC曲线主要用于二分类问题，它以真正例率（True Positive Rate，又称为灵敏度或召回率）为纵轴，假正例率（False Positive Rate）为横轴。在考察鲁棒性时，可以关注以下几个方面：

1. **AUC值（曲线下面积）：** 鲁棒性好的模型在不同数据分布下都能保持较高的AUC值，即曲线下的面积较大。

2. **曲线形状：** 如果模型在不同数据分布下的ROC曲线形状相似，说明它对于各种数据变化都有较好的适应性。

3. **切线点：** ROC曲线上的某个点对应着一个特定的阈值。观察模型在不同数据分布下的这些切线点，了解模型在不同情境下的性能表现。

总的来说，一个鲁棒性强的模型在不同数据分布下都能保持较稳定的性能表现，ROC曲线是评估二分类模型鲁棒性的一个有效工具之一。

22小时前

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鲁棒性也叫健壮性。

图像鲁棒性是指图像在经历了各种信号处理或者各种攻击后，依然具有一定的保真度。图像还是可以辨别，失真不是很严重，抗攻击能力强。

21小时前

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