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。