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如何解决AI模型投毒问题:数据清洗中的异常检测与鲁棒训练方法有哪些 训练数据被恶意注入错误标签或扰动样本后,模型在推理阶段会出现定向偏差,这类风险在开源数据集和众包标注场景中尤为突出。本文从底层原理说明投毒攻击如何改变决策边界,并对比基于统计离群点剔除与基于模型置信度过滤两种清洗方案的差异。鲁棒训练方面,介绍梯度裁剪与加权损... 栏目:AI社区 时间:08-18 AI_model_poisoning anomaly_detection robust_training