 อธิบายว่าตัวอย่างของฝ่ายตรงข้ามสามารถลดประสิทธิภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างไร
 ตัวอย่างที่เป็นปฏิปักษ์เป็นอินพุตสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ออกแบบมาเพื่อลดประสิทธิภาพของโมเดล ตัวอย่างเหล่านี้มักจะสร้างขึ้นโดยการเพิ่มสิ่งรบกวนเล็กๆ น้อยๆ เพื่อทดสอบอินพุตที่มนุษย์ "มองไม่เห็น" แต่ทำให้โมเดลจำแนกประเภทไม่ถูกต้องหรือสร้างเอาต์พุตที่ไม่ถูกต้อง นี่เป็นเพราะโมเดลไม่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับตัวอย่างเหล่านี้ ดังนั้นจึงไม่สามารถระบุได้ว่าไม่ถูกต้อง เป็นผลให้สามารถใช้ตัวอย่างของฝ่ายตรงข้ามเพื่อลดประสิทธิภาพของโมเดลโดยเจตนา