확산 모델의 데이터 오염 내성 향상은 모델의 성능 지표에 다양한 영향을 미칠 수 있습니다. 먼저, 데이터 오염 내성이 향상되면 모델이 이상치나 오염된 데이터에 민감하게 반응하는 것을 줄일 수 있습니다. 이는 모델의 안정성을 향상시키고 예기치 않은 결과를 방지할 수 있습니다. 또한, 데이터 오염 내성이 높아지면 모델의 신뢰성이 향상되어 실제 환경에서 더 일반화된 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 모델의 실용성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.
또한, 데이터 오염 내성이 향상되면 모델의 적대적 공격에 대한 저항력도 향상될 수 있습니다. 적대적 공격은 모델의 성능을 저하시키는 요인 중 하나이므로 데이터 오염 내성이 높아지면 모델이 적대적 공격에 더 효과적으로 대응할 수 있습니다. 따라서 데이터 오염 내성의 향상은 모델의 안정성, 신뢰성, 그리고 적대적 공격에 대한 저항력을 향상시킬 수 있습니다.