Oct, 2023

连续动态场景下的广义鲁棒测试时间自适应

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TL;DR在测试期间，通过使用未标记的测试数据流独占地对预先训练的模型进行适应，测试时间适应（TTA）在实际应用中具有重要价值。本研究引入了一个更具挑战性的实用测试时间适应（PTTA）设置，并提出了一种广义鲁棒的测试时间适应（GRoTTA）方法来有效解决困难问题。通过稳定地通过鲁棒参数适应使模型平衡预测测试样本，实验表明 GRoTTA 在 PTTA 设置下明显优于现有竞争对手，有助于在实际应用中采用。
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发现论文，激发创造
  • 动态场景下的鲁棒性测试时间适应

    本研究提出了一种适用于实际测试数据流的鲁棒测试时间自适应方法，其中包括批量归一化方案、内存库和师生模型，能够稳定地应用于动态实际应用场景中。

    Mar, 2023

  • 鲁棒连续测试时间调整对抗时间相关性

    本研究提出一种新的测试时间适应方案，该方案主要通过实例感知批量归一化 (IABN) 和预测平衡库采样 (PBRS) 增强模型对非独立同分布数据流的鲁棒性。在各种数据集（包括真实世界的非独立同分布流）上的评估表明，所提出的鲁棒 TTA 不仅在非独立同分布环境下优于现有方法，而且在独立同分布假设下也能达到同等性能。

    Aug, 2022

  • SoTTA：嘈杂数据流上的鲁棒测试时适应

    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

  • 分布偏移下测试时间适应的综合调查

    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

  • AR-TTA：一种用于现实世界中连续测试时适应的简单方法

    提出了一种名为 AR-TTA 的方法，该方法在自主驾驶领域中进行了测试时间适应，以处理不同程度的领域转变，并在维护源模型知识和适应动态变化的数据流方面表现优越。

    Sep, 2023

  • 全面测试时间适应的汇编技巧

    全面测试时间适应 (TTA) 旨在使模型适应数据漂移，最近引起了广泛的兴趣。我们提供了选择的正交 TTA 技术的分类，并对其对不同情景的影响进行了细致分析。我们揭示了这些技术在准确性、计算能力和模型复杂性之间产生的权衡，并发现了将技术结合起来产生的协同效应，从而取得了新的最先进结果。

    Oct, 2023

  • 可靠的测试时间适应性通过线上协议

    通过对测试数据的自适应方法（TTA）进行评估和校准，解决了分布转移时的困难，同时提出了关于 OOD 准确性估计和超参数调整的可靠方法。

    Oct, 2023

  • 领域泛化的改进测试时适应

    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

  • 无遗忘的高效测试时间模型自适应

    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

  • 连续的测试时域自适应

    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