論文の概要: RG-TTA: Regime-Guided Meta-Control for Test-Time Adaptation in Streaming Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27814v1
• Date: Sun, 29 Mar 2026 18:57:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.130107
• Title: RG-TTA: Regime-Guided Meta-Control for Test-Time Adaptation in Streaming Time Series
• Title（参考訳）: RG-TTA:Regime-Guided Meta-Control for Test-Time Adaptation in Streaming Time Series
• Abstract要約: テスト時間適応(TTA)は、ニューラルネットワークの予測者がストリーミング時系列の分散シフトに適応できるようにする。 本稿では,従来の状態と分布類似性に基づいて適応強度を連続的に変調するメタコントローラであるRegime-Guided Test-Time Adaptation (RG-TTA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Test-time adaptation (TTA) enables neural forecasters to adapt to distribution shifts in streaming time series, but existing methods apply the same adaptation intensity regardless of the nature of the shift. We propose Regime-Guided Test-Time Adaptation (RG-TTA), a meta-controller that continuously modulates adaptation intensity based on distributional similarity to previously-seen regimes. Using an ensemble of Kolmogorov-Smirnov, Wasserstein-1, feature-distance, and variance-ratio metrics, RG-TTA computes a similarity score for each incoming batch and uses it to (i) smoothly scale the learning rate -- more aggressive for novel distributions, conservative for familiar ones -- and (ii) control gradient effort via loss-driven early stopping rather than fixed budgets, allowing the system to allocate exactly the effort each batch requires. As a supplementary mechanism, RG-TTA gates checkpoint reuse from a regime memory, loading stored specialist models only when they demonstrably outperform the current model (loss improvement >= 30%). RG-TTA is model-agnostic and strategy-composable: it wraps any forecaster exposing train/predict/save/load interfaces and enhances any gradient-based TTA method. We demonstrate three compositions -- RG-TTA, RG-EWC, and RG-DynaTTA -- and evaluate 6 update policies (3 baselines + 3 regime-guided variants) across 4 compact architectures (GRU, iTransformer, PatchTST, DLinear), 14 datasets (6 real-world multivariate benchmarks + 8 synthetic regime scenarios), and 4 forecast horizons (96, 192, 336, 720) under a streaming evaluation protocol with 3 random seeds (672 experiments total). Regime-guided policies achieve the lowest MSE in 156 of 224 seed-averaged experiments (69.6%), with RG-EWC winning 30.4% and RG-TTA winning 29.0%. Overall, RG-TTA reduces MSE by 5.7% vs TTA while running 5.5% faster; RG-EWC reduces MSE by 14.1% vs standalone EWC.
• Abstract（参考訳）: テスト時間適応(TTA)は、ニューラル予測器がストリーミング時系列の分布シフトに適応することを可能にするが、既存の手法では、シフトの性質に関わらず、同じ適応強度を適用する。 本稿では,従来の状態と分布類似性に基づいて適応強度を連続的に変調するメタコントローラであるRegime-Guided Test-Time Adaptation (RG-TTA)を提案する。 Kolmogorov-Smirnov, Wasserstein-1, feature-distance, and variance-ratioのアンサンブルを用いてRG-TTAは、入ってくるバッチ毎に類似度スコアを計算し、それを使用する。 (i)学習率を円滑にスケールする -- 新規分布に対してより積極的、慣れ親しんだものには保守的 -- および 2) 固定予算ではなく、損失駆動早期停止による制御勾配の取り組みにより、システムは各バッチに必要な労力を正確に割り当てることができます。 補助的なメカニズムとして、RG-TTAはレシエーションメモリからのチェックポイントの再利用をゲートし、保存されたスペシャリストモデルを前向きに現在のモデルを上回った時にのみロードする(ロス改善>=30%)。 RG-TTAは、モデルに依存しないストラテジコンポーザで、列車/予測/セーブ/ロードインターフェースを公開して、勾配ベースのTTAメソッドを拡張する。 RG-TTA, RG-EWC, RG-DynaTTAの3つの構成を実証し, 4つのコンパクトアーキテクチャ(GRU, iTransformer, PatchTST, DLinear), 14のデータセット(6つの実世界のマルチバリアイトベンチマーク+8の合成レシエーションシナリオ),4つの予測水平線(96, 192, 336, 720)をランダムシード(672実験)のストリーミング評価プロトコルで評価した。 RG-EWCは30.4%、RG-TTAは29.0%である。 全体として、RG-TTAはMSEを5.7%、TTAは5.5%、RG-EWCはMSEを14.1%削減する。

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