以深度学习为代表的机器学习方法已经在计算机视觉、语音识别、医学影像分析、电子竞技等领域得到了成功的应用，其发展引发了学术界、工业界甚至政界的广泛关注。然而，现有深度学习方法的有效性依赖于对训练数据集的高质量要求，当训练集呈现蕴含显著复杂噪声、异常点入侵、类别不均衡等问题时，其有效性往往无法得以保证，这被称之为深度学习的鲁棒性问题。

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