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DATTA：朝着多样性自适应测试时间适应在动态野外世界中
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究综述了在线测试时间适应（OTTA）的全貌，重点研究机器学习模型在新数据分布上的适应能力。研究结果表明，变换器对不同领域转换具有高度弹性，OTTA方法的功效取决于批次大小和优化的稳定性。指出了未来研究的有希望的方向。
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关键要点
- 本研究综述了在线测试时间适应（OTTA）的全貌。
- 重点研究机器学习模型在新数据分布上的适应能力。
- OTTA技术被归类为三个主要类别，并使用Vision Transformer（ViT）进行基准测试。
- 引入新的评估指标以衡量效率和适应精确度与计算开销之间的权衡。
- 研究结果表明，变换器对不同领域转换具有高度弹性。
- OTTA方法的功效取决于批次大小和优化的稳定性。
- 在批次大小为1的情况下，优化的稳定性和对干扰的抵抗力至关重要。
- 指出了未来研究的有希望的方向。
- 源代码将会公开。
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