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Este texto resume el entrenamiento adversarial para modelos robustos en el aprendizaje automático supervisado. Explica cómo se entrenan los clasificadores utilizando datos etiquetados, como distinguir entre pandas y calabazas. A pesar de funcionar bien en imágenes naturales, estos clasificadores fallan en ejemplos adversariales. Los ejemplos adversariales son cuando un ligero cambio en una imagen provoca que el clasificador la clasifique incorrectamente. El objetivo es crear ejemplos adversariales que se parezcan a la imagen original pero que sean clasificados de manera diferente. Se pueden utilizar diferentes métricas para medir el éxito de esto.
