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自适应级联网络用于连续测试时间适应
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种级联范式，用于在测试时间内将源预训练模型适应一系列未标记目标领域的问题。该方法通过更新特征提取器和分类器来减轻它们之间的不匹配，并在有限未标记数据的情况下鼓励快速适应。实验证明该方法在图像分类、文本分类和语音识别等任务中具有优越性。
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关键要点
- 研究提出了一种级联范式，用于在测试时间内适应源预训练模型到未标记目标领域。
- 该方法通过更新特征提取器和分类器来减轻它们之间的不匹配。
- 在有限未标记数据的情况下，该方法鼓励快速适应。
- 使用创新的评估指标，如平均准确率和前向传递，衡量模型在动态真实场景下的适应能力。
- 实验证明该方法在图像分类、文本分类和语音识别等任务中具有优越性。
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