测试时适应
测试时适应（Test-Time Adaptation, TTA）是一种使模型能够在推理阶段适应分布偏移的技术，无需重新训练或访问源域数据。
核心方法
免训练适应
原型更新方法
- C-TTA - 连续测试时适应
元适应方法
- MORPHEUS - 基于神经崩溃几何的元TTA
双重策略方法
- DualTTA - 双重优化目标
综合分类
- TTA综合分类体系 - 400+论文分类综述
方法分类
| 调整维度 | 核心组件 | 代表方法 |
|---|---|---|
| 模型调整 | 参数/表示 | TENT, EATA |
| 推理调整 | 前向过程 | StableTTA |
| 归一化调整 | 统计量 | AdaBN |
| 样本调整 | 输入变换 | Mixup-TTA |
| 提示调整 | 文本/视觉 | TPT, CoOp |
参考
- Beyond Model Adaptation at Test Time: A Survey. arXiv:2411.03687, 2024
- StableTTA: arXiv:2604.04552, 2026
- C-TTA: ICLR 2026
- MORPHEUS: ICLR 2026 TTU Workshop