是的，从根本上来说，使用流形的一个关键原因与对抗性样本的生成机制和本质息息相关。我们可以从以下几个方面来理解：

1. 对抗性样本的本质

对抗性样本是通过对原始输入数据施加小的扰动，使模型做出错误预测的输入。这些扰动在通常情况下可能对人类来说几乎不可见，但却能极大地影响模型的输出。

为什么模型会被扰动轻易欺骗？

• 数据分布与模型决策边界的错位：
  • 训练数据通常分布在一个低维流形上，而模型在整个高维空间（包含流形外的区域）中定义了一个决策边界。
  • 对抗性样本的扰动方向往往将数据点“推出”了训练数据所在的低维流形，但模型在流形外的区域可能没有见过这些数据，因此很容易被误导。

直观例子：

想象一条非常弯曲的绳子代表流形，而模型在整个三维空间中划分了某些区域来区分不同类别。

• 如果我们稍微拉动绳子（加扰动），但仍在绳子上，模型可能还能正确预测。
• 但如果扰动方向将数据点拉离了绳子所在的平面，模型可能会误判，因为它从未在这些区域上学习过如何分类。

2. 流形的引入：避免“偏离”的风险

在对抗性样本的研究中，流形的作用是限制数据扰动在真实分布范围内，也就是说，让我们关注那些流形内对抗样本（