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Test-Time Correlation Alignment
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内容提要
本研究提出了一种测试时间相关性对齐（TCA）方法，以解决深度神经网络在训练与测试数据分布偏移时性能下降的问题。通过理论分析和算法LinearTCA、LinearTCA+，显著提高了适应精度和计算效率。
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关键要点
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本研究提出了一种测试时间相关性对齐（TCA）方法。
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该方法解决了深度神经网络在训练与测试数据分布偏移时性能下降的问题。
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研究特别关注隐私限制下的测试时间适应（TTA）。
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通过理论分析证明高确定性实例与测试实例之间的相关性对齐能够提高测试性能。
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提出了两种算法LinearTCA和LinearTCA+，显著提升了适应精度和计算效率。
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