論文の概要: Persistent Test-time Adaptation in Recurring Testing Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18193v4
• Date: Sat, 02 Nov 2024 21:18:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:40:53.876740
• Title: Persistent Test-time Adaptation in Recurring Testing Scenarios
• Title（参考訳）: 再帰的なテストシナリオにおける持続的なテスト時間適応
• Authors: Trung-Hieu Hoang, Duc Minh Vo, Minh N. Do,
• Abstract要約: 現在のテスト時間適応(TTA)アプローチは、継続的に変化する環境に機械学習モデルを適用することを目的としている。 しかし,TTA法が長期にわたって適応性を維持することができるかどうかは不明である。 本稿では,モデルが崩壊に向かって変動していることを検知し,適応戦略を調整する永続的TTA(PeTTA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.024233973321756
• License:
• Abstract: Current test-time adaptation (TTA) approaches aim to adapt a machine learning model to environments that change continuously. Yet, it is unclear whether TTA methods can maintain their adaptability over prolonged periods. To answer this question, we introduce a diagnostic setting - recurring TTA where environments not only change but also recur over time, creating an extensive data stream. This setting allows us to examine the error accumulation of TTA models, in the most basic scenario, when they are regularly exposed to previous testing environments. Furthermore, we simulate a TTA process on a simple yet representative $\epsilon$-perturbed Gaussian Mixture Model Classifier, deriving theoretical insights into the dataset- and algorithm-dependent factors contributing to gradual performance degradation. Our investigation leads us to propose persistent TTA (PeTTA), which senses when the model is diverging towards collapse and adjusts the adaptation strategy, striking a balance between the dual objectives of adaptation and model collapse prevention. The supreme stability of PeTTA over existing approaches, in the face of lifelong TTA scenarios, has been demonstrated over comprehensive experiments on various benchmarks. Our project page is available at https://hthieu166.github.io/petta.
• Abstract（参考訳）: 現在のテスト時間適応(TTA)アプローチは、継続的に変化する環境に機械学習モデルを適用することを目的としている。 しかし,TTA法が長期にわたって適応性を維持することができるかどうかは不明である。 この質問に答えるために、我々は、環境の変化だけでなく時間とともに再帰するTTAを繰り返す診断設定を導入し、広範囲なデータストリームを作成します。 この設定により、TTAモデルのエラー蓄積を最も基本的なシナリオで調べることができる。 さらに,TTAプロセスは単純な$\epsilon$-perturbed Gaussian Mixture Model Classifier上でシミュレートされる。 本研究は, モデルが崩壊に向かって変動するタイミングを検知し, 適応戦略を調整し, モデル崩壊防止とモデル崩壊防止の両目標のバランスを崩す持続的TTA (PeTTA) を提案する。 生涯にわたるTTAシナリオに直面した既存のアプローチに対するPeTTAの最高の安定性は、様々なベンチマークに関する包括的な実験で実証されてきた。 私たちのプロジェクトページはhttps://hthieu166.github.io/petta.comで公開されている。

関連論文リスト

• ETAGE: Enhanced Test Time Adaptation with Integrated Entropy and Gradient Norms for Robust Model Performance [18.055032898349438]
  テスト時間適応(TTA)は、トレーニング分布から逸脱した未確認のテストデータを扱うために、ディープラーニングモデルを備えている。 本稿では,エントロピー最小化と勾配ノルム,PLPDを統合した改良TTA手法ETAGEを紹介する。 提案手法は,高エントロピーと高勾配ノルムを適応から組み合わせることで,不安定を生じにくいサンプルを優先する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-14T01:25:52Z)
• Towards Real-World Test-Time Adaptation: Tri-Net Self-Training with Balanced Normalization [52.03927261909813]
  既存の研究は、非I.d.データストリームと連続的なドメインシフトの下での実際のテスト時間適応を主に検討している。 我々は、最先端手法の失敗は、まず不均衡なテストデータに正規化層を無差別に適応させることによって生じると論じる。 TRIBEと呼ばれる最後のTTAモデルは、バランスの取れたバッチノーム層を持つトリネットアーキテクチャ上に構築されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-26T14:06:26Z)
• RDumb: A simple approach that questions our progress in continual test-time adaptation [12.374649969346441]
  テスト時間適応(TTA)では、事前トレーニングされたモデルをデプロイ時にデータ配布を変更するように更新することができる。 近年の長期にわたる連続的適応手法の提案と適用方法が提案されている。 最終的には、最先端の1つのメソッド以外はすべて崩壊し、非適応モデルよりもパフォーマンスが悪くなることに気付きました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T17:52:34Z)
• Universal Test-time Adaptation through Weight Ensembling, Diversity Weighting, and Prior Correction [3.5139431332194198]
  テスト時適応(TTA)はデプロイ後もモデルを更新し続け、現在のテストデータを活用する。 我々は、自己学習ベースの手法が対処しなければならないいくつかの課題を特定し、強調する。 モデルがバイアスを受けるのを防ぐために、データセットとモデルに依存しない確実性と多様性の重み付けを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T13:16:10Z)
• Towards Stable Test-Time Adaptation in Dynamic Wild World [60.98073673220025]
  テスト時間適応(TTA)は、与えられたモデルをテストサンプルに適応させることで、トレーニングとテストデータの分散シフトに取り組むのに有効であることが示されている。 TTAのオンラインモデル更新は不安定であり、これはしばしば既存のTTAメソッドが現実世界にデプロイされるのを防ぐ重要な障害である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-24T02:03:41Z)
• DELTA: degradation-free fully test-time adaptation [59.74287982885375]
  テスト時間バッチ正規化(BN)や自己学習といった,一般的な適応手法では,2つの好ましくない欠陥が隠されていることがわかった。 まず、テスト時間BNにおける正規化統計は、現在受信されているテストサンプルに完全に影響され、その結果、不正確な推定結果が得られることを明らかにする。 第二に、テスト時間適応中にパラメータ更新が支配的なクラスに偏っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T15:54:00Z)
• Test-time Adaptation in the Dynamic World with Compound Domain Knowledge Management [75.86903206636741]
  テスト時間適応(TTA)により、モデルは新しい環境に適応し、テスト時間中にパフォーマンスを向上させることができる。 TTAのいくつかの研究は、継続的に変化する環境において、有望な適応性能を示している。 本稿ではまず,複合ドメイン知識管理を用いた堅牢なTTAフレームワークを提案する。 次に、ソースと現在のターゲットドメイン間のドメイン類似性を用いて適応率を変調する新しい正規化を考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-16T09:02:01Z)
• Robust Continual Test-time Adaptation: Instance-aware BN and Prediction-balanced Memory [58.72445309519892]
  テストデータストリーム以外のデータストリームに対して堅牢な新しいテスト時間適応方式を提案する。 a)分布外サンプルの正規化を修正するIABN(Instance-Aware Batch Normalization)と、(b)クラスバランスのない方法で非i.d.ストリームからのデータストリームをシミュレートするPBRS(Predict- Balanced Reservoir Sampling)である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-10T03:05:46Z)
• Efficient Test-Time Model Adaptation without Forgetting [60.36499845014649]
  テストタイム適応は、トレーニングとテストデータの間の潜在的な分散シフトに取り組むことを目指している。 信頼性および非冗長なサンプルを同定するためのアクティブなサンプル選択基準を提案する。 また、重要なモデルパラメータを劇的な変化から制約するFisher regularizerを導入します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-06T06:39:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。