論文の概要: Test-Time Training with Masked Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07522v1
• Date: Thu, 15 Sep 2022 17:59:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-16 12:23:38.516487
• Title: Test-Time Training with Masked Autoencoders
• Title（参考訳）: マスク付きオートエンコーダによるテスト時間トレーニング
• Authors: Yossi Gandelsman, Yu Sun, Xinlei Chen, Alexei A. Efros
• Abstract要約: テストタイムトレーニングは、セルフスーパービジョンを使用して各テスト入力のモデルを最適化することで、新しいテスト分布をオンザフライに適用する。 本稿では,この一サンプル学習問題に対してマスク付きオートエンコーダを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.983147122777574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Test-time training adapts to a new test distribution on the fly by optimizing a model for each test input using self-supervision. In this paper, we use masked autoencoders for this one-sample learning problem. Empirically, our simple method improves generalization on many visual benchmarks for distribution shifts. Theoretically, we characterize this improvement in terms of the bias-variance trade-off.
• Abstract（参考訳）: テストタイムトレーニングは、セルフスーパービジョンを使用して各テスト入力のモデルを最適化することで、新しいテスト分布をオンザフライに適用する。 本稿では,この一サンプル学習問題に対してマスク付きオートエンコーダを用いる。 実験的に,本手法は分布シフトに対する多くの視覚的ベンチマークの一般化を改善する。 理論的には、この改善をバイアス分散トレードオフの観点から特徴づける。

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