本研究综述了在线测试时间适应（OTTA）的全貌，重点研究机器学习模型在新数据分布上的适应能力。研究结果表明，变换器对不同领域转换具有高度弹性，OTTA方法的功效取决于批次大小和优化的稳定性。指出了未来研究的有希望的方向。

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。