在了解模型修正能力之前，我们现在了解下‘模型修正’。 在深度学习模型训练中，模型通过反向传播计算损失函数的梯度，基于梯度利用梯度下降等优化算法更新模型参数以最小化损失函数。这个过程被称为‘模型修正’。
在机器学习中，模型修正能力是指模型通过学习和调整自身参数来逐渐提升性能的能力。
‘能力’是一个很泛泛的概念，是指 ‘完成所有训练和调整’ 后模型的最终能力。但是，修正能力[差]，也会有不同的表现。我们需要针对性的对样本、训练策略以及模型结构做出相应的调整。因此，区分 修正能力 中不同的方面很重要。
深度学习模型通过训练数据自动学习输入和输出之间的关系。通过对大量数据的学习，模型可以抓住数据中的规律和模式，并通过优化参数来减小预测误差。
泛化能力，即在未见过的数据!上拥有同样精准性能。通过模型修正，模型可以从训练数据中抽象出一般规律，并用于新数据的预测。
根据不同的任务类型和数据特征，对模型进行调整和适应。例如，在处理图像数据时，可以使用卷积神经网络（CNN）；而在处理序列数据时，可以使用循环神经网络（RNN）。通过调整模型的结构和参数，使模型更好地适应不同类型的数据。
鲁棒性是指系统或者算法对于输入数据的变化、扰动或者噪声的容忍程度。
一个性能优秀的模型能够在数据异常、意外输入等不确定性的场景下仍然能有较好的表现 or 容忍能力。通俗来讲，训练模型可以使其学习到数据的一般特征or规律，即使预测的数据中存在某些噪声or干扰（数据主体核心部分不变），模型在这种输入数据发生变化、扰动或者噪声的场景下依然能有较好的性能和效果。
深度学习模型的修正能力使其能够通过学习和调整参数来提高其预测性能，并在未见过的数据上进行准确的预测。随着数据规模的增大、模型和训练算法的不断发展，深度学习模型的修正能力也不断提高。
以下内容来自于ChatGPT3和文心一言。
鲁棒性可以表现为以下几个方面：
健壮性：鲁棒性可以体现在系统或算法对于异常或无效输入的处理能力。当系统或算法能够正确地识别和处理异常情况，避免崩溃或错误输出时，可以说具有健壮性。
频域鲁棒性：系统或算法在面对输入数据中的噪声、干扰或变化时，仍能保持稳定的性能。这意味着系统或算法对于频域的扰动具有一定的容忍度，不会因为噪声或变化而失效。
输入容错性：鲁棒性还可以表现为系统或算法对于输入数据的容错能力。即使输入数据存在一定的错误、缺失或不完整，系统或算法仍能产生有意义的输出，而不会完全失败或崩溃。
健壮的设计：在软件开发中，鲁棒性也可以指设计的健壮性。健壮的设计考虑到了各种可能的情况和异常情况，并采取了适当的措施来处理它们，从而减少系统的脆弱性和易受攻击的风险。
鲁棒性在实际应用中非常重要，特别是在面对复杂和不确定的环境或数据时。具有良好鲁棒性的系统或算法能够更好地应对现实中的变化和挑战，提高系统的可靠性和稳定性。