TEA: 测试时间能量调整

通过引入一种新的能量模型视角，我们提出了一种新的测试时间适应方法（TEA），该方法可以增强模型对目标数据分布的感知能力，提高模型的泛化性能。对多项任务、基准和架构的广泛实验证明了 TEA 相对于现有方法的优越性能，深入分析表明 TEA 能够为模型提供对测试数据分布的全面认知，从而改善泛化和校准能力。