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应对在线测试时间自适应中的时间相关数据流的多样性感知缓冲
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种多样性感知和类别平衡的缓冲区，用于模拟非独立同分布的数据流，并结合多样性和熵加权熵损失，在 ImageNet 上实现了对各种破坏和自然领域偏移的稳定适应，并取得了最新的研究进展。
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关键要点
- 分布偏移在模型部署后发生，导致模型性能下降。
- 提出了一种多样性感知和类别平衡的缓冲区。
- 该缓冲区可以模拟非独立同分布的数据流。
- 结合多样性和熵加权熵损失进行优化。
- 在 ImageNet 上实现了对各种破坏和自然领域偏移的稳定适应。
- 取得了最新的研究进展。
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