本次研究调查了测试时间适应（TTA）在机器学习中的应用与优化方法。针对不同的学习场景，研究紧分测试时间领域适应、测试时间批适应、在线测试时间适应和测试时间先验适应四类，总结了高级算法的分类方法，探讨了 TTA 的应用与未来研究的挑战。

Mar, 2023

本文提出了一种名为 ROID 的方法，该方法通过使用确定性和多样性加权、源模型和自适应模型的加权平均以及自适应添加先验校正方案等多项技术手段，解决了在线测试时自适应的问题，以及由于多种因素引起的模型性能下降问题。该方法在多种数据集、模型和场景下进行了评估，并在普遍 TTA 领域取得了新的标准。

Jun, 2023

通过建立一个基准测试来评估和比较测试时间调整方法在提高模型稳健性和泛化性能方面的有效性，我们提供了一个可靠的评估方式，并探索了不同测试时间调整方法与不同网络骨干的兼容性。

Jul, 2023

提出了一个基于权重平均和增强平均预测的持续测试时间自适应方法，在长期内实现了所有神经网络参数的适应，同时有效避免了疾病遗忘和噪声伪标签带来的错误积累，该方法处理的问题主要集中在测试时间域适应和深度学习等领域。

Mar, 2022

本文提出了一种改进的测试时间自适应方法（ITTA），通过引入一个可学习的一致性损失，用于更新辅助测试任务，并且只在测试阶段更新可训练参数，从而解决了域泛化中分布偏移问题，实验表明，该方法在多个评估基准上具有卓越的性能。

Apr, 2023

本研究提出了一种主动样本选择的准则，以确定可靠和不冗余的样本，从而使模型更新以最小化测试时适应的熵损失。 同时，引入了一个 Fisher 正则化器，约束重要的模型参数使其不会发生剧烈变化，从而缓解 “灾难性遗忘” 的问题。

Apr, 2022

本研究提出了傅里叶试验时间自适应方法（FTTA），通过双重自适应设计来整合输入和模型调整，从而共同提高模型的鲁棒性。FTTA 在三个大型分类数据集上广泛验证，结果表明 FTAA 具有普适性，并优于其他强大的最先进方法。

Jun, 2023

优化自监督损失进行测试时间段的自适应图像分割模型，采用多种基线方法及改进，并引入对抗训练来提高性能。

Sep, 2023

通过无监督领域变化检测方法，该论文解决了传统测试时适应方法在动态环境中适应连续变化的目标分布时所面临的挑战，包括之前学习的有价值源知识的灾难性遗忘和由于错误标签的错误校准而导致的渐进性误差积累问题。

Nov, 2023

本文研究了针对分布漂移进行测试时间自适应（TTA）的方法，在各种函数类中元学习 TTA loss 能够迅速获得与熵函数类似的 loss 函数，并基于最优 loss 函数提供了更好的 TTA 方法。同时，在新型的 supervised training loss 函数中，我们的方法也显示了优异的表现，为改善测试时间自适应提供了广阔的框架。

Jul, 2022