（来源：上观新闻）
它们习惯于👀🐭把整张图像当🇦🇩‼成一个不💑可分割的👷♀️整体来评判🇮🇳😻，就像一个🍯评委在不🤐谷歌优化看菜单🚠🦉、不尝每道菜的🍝情况下，只凭饭🇸🇽💴店门口的气氛给🧣🇺🇸出一个总评分🦀。
而WAL☯L-B的行为模式📽➰完全不同：它会调🔱整策略再次尝试🧻，如果成功，就😓将这次🌮🧶成功的经验直🎬接更新到模型参数🤨◾中🇹🇲。Medi🌴um级别中，一张🕚图是单一失真，另🤔🌖一张每个区域🎒💷的失真🧜♀️类型各不🇳🇦🕶相同，识别难度增👙🗺加🏴☠️。
评分维🧑度包括🧫代码质量、能🕌👩🦰否成功运行🇸🇾🍝，以及结果与论文🚱⏹的吻合程度🆓💞。其中最⁉🇰🇳主要的是需要🇮🇱👩🌾极高的功能测试🖨🍁覆盖率—🖖🇨🇩—也就是说，需要🤧🇩🇰进行测🕎试以确↕保设备在运行中不🙁3️⃣存在任何🇵🇪🙀“缺陷”，🐆并且置信度🤱谷歌优化非常高🇮🇸👩🦲。
