情感识别模型的鲁棒性提升技术：对抗防御与噪声抑制？ 热门官方

回答：鲁棒性指模型在噪声、对抗攻击、跨域场景下的稳定性，提升技术包括：①对抗防御：通过对抗训练（Adversarial Training）增强模型抗干扰能力，如在训练数据中加入微小扰动（如面部图像的像素噪声、语音的频谱扰动），使模型在FGSM攻击下的准确率下降幅度从30%降至5%；②噪声抑制：针对传感器噪声（如摄像头模糊、麦克风杂音），用预处理技术（如图像去模糊、语音降噪）或模型内置噪声鲁棒层（如ResNet的残差连接缓解噪声影响）；③跨域适应（Domain Adaptation）：通过领域对抗训练（Domain-Adversarial Training）减少源域与目标域的分布差异，如在实验室环境下训练的模型，通过适应真实场景的光照/噪声分布，准确率提升20%。关键技术挑战是未知噪声类型的鲁棒性（如新型对抗攻击）。