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DiCoTTA: Continual Test-time Adaptation for Domain-Invariant Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了持续测试时适应（CTTA），提出了一种新的在线领域不变学习框架DiCoTTA，旨在保持模型在变化的未见领域中所学知识。研究表明，DiCoTTA在多个基准测试中表现优异，具有强泛化能力。
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关键要点
- 本文探讨了持续测试时适应（CTTA），解决模型在测试过程中适应不断变化的未见领域时如何保持先前学习知识的问题。
- 提出了一种新的在线领域不变学习框架DiCoTTA，旨在学习对当前和先前测试领域不变的特征表示。
- 研究表明，DiCoTTA在四个公共CTTA基准测试中取得了最先进的表现。
- DiCoTTA在未见测试领域的泛化能力优于其他方法。
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