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ImageNet-D 是一个全新的基准测试集，专门用于评估神经网络的鲁棒性。该基准通过扩散模型生成具有挑战性的图像，旨在将模型推向极限，揭示其潜在缺陷。与传统数据集不同，ImageNet-D 的图像经过精心设计，能够更严格地测试模型在面对复杂和异常情况时的表现，从而帮助研究人员改进模型的稳定性和可靠性。