Rapid Network Adjustment: Adapting Neural Networks with Test-Time Feedback Learning

提出了一种适应神经网络在测试时分布发生变化的方法，通过闭环系统和测试时反馈信号来在实时中进行网络的适应，该方法使用基于学习的函数来实现很好的效果，使适应比基准方法更加灵活和快捷。

该文提出了一种适应神经网络在测试时分布发生变化的方法，使用闭环系统和测试时反馈信号来实时进行网络的适应，效果比基准方法更加灵活和快捷。

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