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Meta-TTT：一种用于测试时训练的元学习最小最大框架
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
测试时间适应（TTA）在不平衡数据上表现不佳，导致性能下降。研究提出了平衡的batchnorm层，结合自我训练（ST）和锚定损失正则化，提升适应性。最终模型TRIBE在四个数据集上表现优异，代码可在GitHub获取。
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关键要点
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测试时间适应（TTA）在不平衡数据上表现不佳，导致性能下降。
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现有方法在真实世界的测试时间适应和持续域漂移方面存在挑战。
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提出了平衡的batchnorm层，以解决不平衡测试数据对归一化层的影响。
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自我训练（ST）被用于测试时间适应，但单独使用容易导致过适应。
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通过锚定损失正则化改进自我训练，以应对持续域漂移。
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最终模型TRIBE在四个数据集上表现优异，代码可在GitHub获取。
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