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對抗樣本在機器學習領域受到廣泛關注，但它們存在和流行的原因卻並不明晰。來自 MIT 的一項研究表明，對抗樣本的產生可直接歸因於非穩健特徵的出現：某些來自資料分佈模式的特徵具備高度預測性，但對於人類來講是

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