論文の概要: Predictive Spectral Calibration for Source-Free Test-Time Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09338v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 08:15:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:24.144697
• Title: Predictive Spectral Calibration for Source-Free Test-Time Regression
• Title（参考訳）: ソースフリーテスト時間回帰のための予測スペクトル校正法
• Abstract要約: Predictive Spectral (PSC) は、サブスペースアライメントを拡張してスペクトルマッチングをブロックする、ソースフリーのフレームワークである。 PSCは実装が簡単で、モデルに依存しず、市販の事前訓練された回帰器と互換性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.764671395172401
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Test-time adaptation (TTA) for image regression has received far less attention than its classification counterpart. Methods designed for classification often depend on classification-specific objectives and decision boundaries, making them difficult to transfer directly to continuous regression targets. Recent progress revisits regression TTA through subspace alignment, showing that simple source-guided alignment can be both practical and effective. Building on this line of work, we propose Predictive Spectral Calibration (PSC), a source-free framework that extends subspace alignment to block spectral matching. Instead of relying on a fixed support subspace alone, PSC jointly aligns target features within the source predictive support and calibrates residual spectral slack in the orthogonal complement. PSC remains simple to implement, model-agnostic, and compatible with off-the-shelf pretrained regressors. Experiments on multiple image regression benchmarks show consistent improvements over strong baselines, with particularly clear gains under severe distribution shifts.
• Abstract（参考訳）: 画像回帰のためのテスト時間適応(TTA)は、その分類よりもはるかに少ない注意を払っている。 分類のために設計された手法は、しばしば分類固有の目的や決定境界に依存し、継続的な回帰目標への直接の移動が困難になる。 近年の進歩は、サブスペースアライメントを通じて回帰TTAを再考し、単純なソース誘導アライメントが実用的かつ効果的であることを示した。 そこで本研究では,部分空間アライメントを拡張してスペクトルマッチングをブロックするPSC(Predictive Spectral Calibration)を提案する。 固定支持部分空間のみに頼る代わりに、PSCはソース予測サポート内の目標特徴を共同で調整し、直交補体に残留スペクトルスラックを校正する。 PSCは実装が簡単で、モデルに依存しず、市販の事前訓練された回帰器と互換性がある。 複数の画像回帰ベンチマークの実験では、強いベースラインよりも一貫した改善が見られ、特に激しい分布シフトの下では顕著に向上した。

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