BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-07T00:00:00Z

DiCoTTA: Continual Test-time Adaptation for Domain-Invariant Learning

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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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标签

DiCoTTA 持续测试 泛化能力 适应 领域不变学习