提出了一种称为统一熵优化（UniEnt）的简单而有效的框架，用于同时适应协变量转移内分布数据和检测协变量转移外分布数据，并通过引入 UniEnt+ 来减轻由于硬数据分区而引起的噪声。在 CIFAR 基准和 Tiny-ImageNet-C 上进行的广泛实验显示了我们框架的优越性。

Apr, 2024

提出了一种名为 Robust Entropy Adaptive Loss Minimization (REALM) 的方法，通过改进 F-TTA 中的噪声样本问题，提高了自适应过程的准确性。

Sep, 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

测试时间适应 (Test-time adaptation，TTA) 在适应给定模型到任何测试样本，以解决训练与测试数据之间的潜在分布差异。然而，现有方法在每个测试样本上执行反向传播，导致对许多应用而言无法承受的优化成本，并且现有的 TTA 在无分布数据上可以显著提高测试性能，但在分布数据上经常遭受严重的性能退化（即遗忘）。为了解决这个问题，我们提出了一种高效的抗遗忘测试时间适应（Efficient Anti-Forgetting Test-Time Adaptation，EATA）方法，该方法通过开发主动样本选择准则来识别可靠且非冗余的测试样本，以实现测试时间熵的最小化。为了减轻遗忘，EATA 引入了一种从测试样本估计的 Fisher 正则化约束重要模型参数以防止剧烈变化的方法。然而，在 EATA 中，采用的熵损失通常将更高的置信度分配给不确定的样本，导致过度自信的预测。为了解决这个问题，我们进一步提出了用校准（Calibration）的 EATA（EATA-C）来分别利用可减小的模型不确定性和固有数据不确定性进行校准的 TTA。具体来说，我们通过完整网络和其子网络之间的预测差异来衡量模型不确定性，为此我们提出了一种差异损失来鼓励一致的预测而不是过度自信的预测。为了进一步重新校准预测置信度，我们利用预测标签之间的差异作为数据不确定性的指标，然后设计了一种最小最大熵正则化器来有选择地增加和减小不同样本的预测置信度。图像分类和语义分割的实验验证了我们方法的有效性。

Mar, 2024

领域转移是现实世界中常见的问题，完全测试时间适应（TTA）利用测试时间遇到的未标记数据来调整模型。我们从聚类的视角介绍了熵基于 TTA 方法（EBTTA），解释了为什么现有的 EBTTA 方法对初始分配、异常值和批次大小敏感，并提出了改进的方法。实验结果表明，我们的方法在各种数据集上都能取得一致的改进。

Oct, 2023

通过高置信度统一类别采样实现输入层面的健壮性和通过熵 - 锐度最小化提高模型参数对噪声样本大梯度的健壮性，我们提出了一种对噪声样本具有鲁棒性的新颖的测试时适应性算法（SoTTA），在各种噪声场景下，我们的方法优于基准测试时适应性方法，并在没有噪声样本的情况下达到可比较的准确度。

Oct, 2023

论文通过分析测试样本及训练数据的分配差异，发现批处理层对测试时间调整法的不稳定性有重要影响。作者提出了一种基于群组及层规范化的调整稳定方法，并提出一种名为 SAR 的方法，通过消除嘈杂测试样本及鼓励模型权重保持平稳的最小值，从两个方面进一步稳定 TTA，效果比先前方法更稳定，且在上述野外测试方案下计算效率更高。

Feb, 2023

通过使用在训练和测试统计数据之间进行的基于熵统计的加权目标域统计估计的预测整合方法，我们解决了在只有单个无标签测试图像的情况下，适应医学图像分割模型的任务。

Feb, 2024

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

通过研究发现，使用熵作为置信度指标在存在偏见的情况下对测试时间适应性方法 (TTA) 不可靠，因此引入了一种名为 “Destroy Your Object” (DeYO) 的新型 TTA 方法，它利用了一种名为 “Pseudo-Label Probability Difference” (PLPD) 的置信度指标，并通过选择样本和加权样本的方式进行鲁棒性适应，从而优于基准方法。

Mar, 2024