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通过在线熵匹配保护测试时适应：一种投注方法
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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
我们提出了一个概率状态空间模型，用于解决测试时无法获取标记数据的适应问题。该模型通过推断时变的类别原型来实现动态分类，仅修改模型的最后一个线性层。实验结果显示，该方法在真实的分布变化和合成数据破坏方面具有竞争力，尤其在小测试批次的情况下表现出色。
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关键要点
- 提出了一个概率状态空间模型，用于调整受分布漂移影响的部署模型。
- 该模型解决了测试时无法获取标记数据的适应问题。
- 通过推断时变的类别原型实现动态分类，仅修改模型的最后一个线性层。
- 实验结果显示，该方法在真实的分布变化和合成数据破坏方面具有竞争力。
- 模型在小测试批次的情况下表现尤为出色，这是最困难的设置。
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