Spiega come gli esempi avversari possono ridurre le prestazioni di un modello di apprendimento automatico.
"Gli esempi avversari sono input per un modello di apprendimento automatico progettati per ridurre le prestazioni del modello. Questi esempi sono solitamente generati aggiungendo piccole perturbazioni agli input di test che sono "invisibili" agli esseri umani, ma causano al modello di classificare in modo errato o produrre l'output sbagliato. Questo perché il modello non è stato addestrato su questi esempi e quindi non è in grado di identificarli come incorretti. Di conseguenza, gli esempi avversari possono essere utilizzati per degradare deliberatamente le prestazioni del modello."