随着人工智能的发展，机器学习模型在各种应用领域都取得了巨大的成功。然而，机器学习模型的容错性和鲁棒性仍然是一个重要的研究领域。在实际应用中，机器学习模型可能会面临各种问题和挑战，如数据错误、模型误差、环境变化等。因此，开发具有良好容错性和鲁棒性的机器学习模型对于实现可靠的人工智能