模型可靠性

模型可靠性涵盖鲁棒性、泛化性、安全性和可解释性等方面。鲁棒性要求模型对输入扰动不敏感；泛化性要求在新数据上表现良好；安全性要求避免有害输出；可解释性要求决策过程透明。评估可靠性需通过对抗测试、分布外检测、不确定性量化等方法。提高可靠性需要数据清洗、正则化、集成学习、红队测试等手段，尤其在医疗、金融等高风险领域至关重要。