在人工智能(AI)技术中，鲁棒性技术是近年来备受关注的课题。鲁棒性指的是一个系统在遭受攻击、误操作或不合理的输入时，能够保持正常的运行并且正确地完成任务的能力。鲁棒性技术可以提高AI系统在实际使用中的可靠性和安全性，有助于降低出错率和误判率。
鲁棒性技术的实现方法有很多，其中包括数据集增广、对抗训练、模型压缩、模型蒸馏等。数据集增广是指通过对原始数据集进行操作，生成一系列新的数据集，以扩大原有数据集的规模，提高模型的泛化能力。对抗训练则是通过对模型进行攻击，逼迫学习出有鲁棒性的特征，从而提高模型的鲁棒性。模型压缩和蒸馏则是通过减少模型的参数来提高鲁棒性，缩小模型产生误差的可能性。
此外，鲁棒性技术的研究还涉及到深度学习模型结构的设计，如何在模型设计中引入鲁棒性考虑等。随着鲁棒性技术的不断发展和完善，越来越多的AI系统和应用将具备更强的承受力和适应性。