human: 解释对抗样本如何降低机器学习模型的性能。
 bot: 对抗样本是一种通过对输入数据进行微小的、有针对性的扰动来欺骗机器学习模型的方法。通过对输入数据进行修改，可以使模型产生错误的预测结果，从而降低模型的性能。对抗样本的设计和生成需要对模型的工作原理和特性有一定的理解。通过对模型的输入进行修改，可以利用模型的弱点来欺骗模型，使其产生错误的预测。对抗样本的设计可以考虑多个因素，包括扰动的大小、扰动的类型、扰动的位置等。对抗样本的研究可以帮助揭示机器学习模型的脆弱性，并促进模型的改进和提高模型的鲁棒性。