寻找失落的在线测试时间自适应：一项调查
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究综述了在线测试时间适应（OTTA）的全貌，着重研究机器学习模型在新数据分布上的适应能力。通过将 OTTA 技术归类为三个主要类别，并使用强大的 Vision Transformer（ViT）基础模型进行基准测试，我们揭示了真正有效的策略。同时，引入了新的评估指标以衡量在在线场景中的效率和适应精确度与计算开销之间的权衡。研究结果表明，变换器表现出对不同领域转换的高度弹性，很多 OTTA...
本文研究了在线测试时间适应（OTTA）的机器学习模型在新数据分布上的适应能力，分类为三个主要类别，并使用 Vision Transformer（ViT）基础模型进行基准测试。研究结果表明，变换器表现出对不同领域转换的高度弹性，批次大小对 OTTA 方法的功效至关重要，优化的稳定性和对干扰的抵抗力也很重要。
