什么是模型鲁棒性？

模型鲁棒性（Model Robustness）是指机器学习模型在面对输入数据中的噪声、异常值、分布偏移或对抗性扰动时，维持预测性能稳定性和准确性的能力。它衡量了模型对不确定性和变化的适应强度，确保在真实世界部署中不会因微小变动而导致性能大幅下降，从而提升系统的可靠性。

在AI产品开发实践中，模型鲁棒性至关重要，直接影响产品的落地效果。例如，在图像识别应用中，模型需处理模糊、光照变化或遮挡的图像；在自然语言处理系统中，需应对拼写错误或方言差异。通过数据增强、对抗训练或正则化等技术，开发团队可增强模型鲁棒性，提高产品在多变场景下的实用性和用户信任度。