<prompt> Eleza jinsi mifano ya uhasama inaweza kupunguza utendakazi wa modeli ya kujifunza mashine.  <response>: Mifano ya uhasama hurejelea maingizo kwa muundo wa kujifunza kwa mashine ambao umeundwa au kurekebishwa kimakusudi ili kusababisha muundo kufanya makosa. Ingizo hizi za wapinzani kwa kawaida huundwa kwa njia ambayo mabadiliko au misukosuko ni karibu kutoonekana kwa binadamu, lakini inatosha kusababisha muundo kuainisha kimakosa au kutoa matokeo yasiyo sahihi. Mifano ya uhasama inaweza kupunguza utendakazi wa muundo wa kujifunza mashine kwa njia kadhaa. Kwa moja, pembejeo hizi hutumia udhaifu wa mfano au matangazo ya vipofu, na kusababisha mfano kutoa matokeo yasiyo sahihi. Kwa hakika, mifano pinzani hutumia vikwazo vya algoriti za kujifunza kwa mashine ili kudanganya muundo kufanya ubashiri usio sahihi. Hii inapunguza usahihi wa jumla wa modeli na kuifanya kuwa na ufanisi mdogo katika kufikia majukumu ambayo iliundwa. Kwa mfano, katika muktadha wa uainishaji wa picha, mifano pinzani inaweza kusababisha kielelezo kuainisha vibaya kitu kwenye picha, na hivyo kusababisha matokeo yasiyo sahihi. Zaidi ya hayo, mifano pinzani inaweza kupunguza imani ya modeli katika utabiri wake, na kuifanya itoe alama za chini za uwezekano wa utabiri sahihi. Hili linaweza kuwa tatizo hasa kwa programu ambapo imani kubwa katika ubashiri ni muhimu, kama vile uchunguzi wa kimatibabu au magari yanayojiendesha. Kwa muhtasari, mifano pinzani inaweza kupunguza utendakazi wa muundo wa kujifunza mashine kwa kutumia udhaifu wake, na kusababisha ubashiri usio sahihi na kupunguza imani katika matokeo yake, ambayo inaweza kuwa na madhara makubwa katika matumizi muhimu. 