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寻找失落的在线测试时间自适应：一项调查
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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本文研究在线测试时间适应（OTTA）机器学习模型在新数据分布上的适应能力。
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OTTA 技术被归类为三个主要类别，并使用 Vision Transformer（ViT）基础模型进行基准测试。
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研究揭示了有效的策略，并引入新的评估指标以衡量效率和适应精确度与计算开销之间的权衡。
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研究结果显示变换器对不同领域转换具有高度弹性。
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OTTA 方法的功效依赖于充足的批次大小，优化的稳定性和对干扰的抵抗力也很重要。
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特别是在批次大小为 1 的情况下，适应过程中的稳定性和抵抗力至关重要。
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基于研究发现，指出了未来研究的有希望方向，源代码将会公开。
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