Gli esempi contraddittori sono input per un modello di machine learning progettati per ridurre le prestazioni del modello. Questi esempi vengono generalmente generati aggiungendo piccole perturbazioni per testare input che sono &quot;invisibili&quot; agli esseri umani, ma fanno sì che il modello classifichi in modo errato o produca l'output sbagliato. Questo perché il modello non è stato addestrato su questi esempi e quindi non è in grado di identificarli come errati. Di conseguenza, gli esempi contraddittori possono essere utilizzati per degradare deliberatamente le prestazioni del modello.
Spiega in che modo gli esempi contraddittori possono ridurre le prestazioni di un modello di machine learning.