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超越测试时模型适应：一项综述
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内容提要
本研究提出了一种新的测试时适应学习范式，以应对机器学习算法在样本分布偏离时的挑战。通过回顾400多篇论文，分类现有方法并分析其有效性，展望未来研究机会。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的测试时适应学习范式。
- 该范式旨在应对机器学习算法在样本分布偏离时的挑战。
- 研究结合了领域适应和领域泛化的优点。
- 通过回顾400多篇相关论文，系统性分类现有方法为五个类别。
- 深入分析了现有方法在分布变化评估及实际应用中的有效性。
- 展望了测试时适应的未来研究机会。
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