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本发明提供的是一种基于噪音数据的机器学习模型鲁棒性评估方法，包括原始数据集处理、噪音数据获取、模型训练、模型预测、准确率下降比计算和模型鲁棒性评估。原始数据集处理包括收集百分百标签正确的原始数据集，并采用10次10‑折交叉验证划分原始训练集...
该专利属于南京大学所有，仅供学习研究参考，未经过南京大学授权不得商用。

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