論文の概要: Dual Strategies for Test-Time Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17542v1
• Date: Sun, 19 Apr 2026 17:04:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.576773
• Title: Dual Strategies for Test-Time Adaptation
• Title（参考訳）: テスト時間適応のためのデュアル戦略
• Authors: Nam Nguyen Phuong, Duc Nguyen The Minh, Phi Le Nguyen, Ehsan Abbasnejad, Minh Hoai,
• Abstract要約: 従来のテスト時間適応アプローチは、ごく少数のテストサンプルを使用してモデルを適応させるのが一般的である。 本稿では,より大規模で多様なテストサンプルを活用することで,分散シフトによる性能向上を実現する新しいフレームワークであるDualTTAを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.36806938657306
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conventional test-time adaptation (TTA) approaches typically adapt the model using only a small fraction of test samples, often those with low-entropy predictions, thereby failing to fully leverage the available information in the test distribution. This paper introduces DualTTA, a novel framework that improves performance under distribution shifts by utilizing a larger and more diverse set of test samples. DualTTA identifies two distinct groups: one where the model's predictions are likely consistent with the underlying semantics, and another where predictions are likely incorrect. For the first group, it minimizes prediction entropy to reinforce reliable decisions; for the second, it maximizes entropy to suppress overconfident errors and unlearn spurious behavior. These groups are adaptively selected using a new reliability criterion that measures prediction stability under both semantic-preserving and semantic-altering transformations, addressing the limitations of purely entropy-based selection. We further provide theoretical analysis and empirical justification showing that our approach enables a tighter separation between reliable and unreliable samples, in the context of their suitability for adaptation, leading to provably more effective model updates.
• Abstract（参考訳）: 従来のテスト時間適応(TTA)アプローチは、典型的には少数のテストサンプル(しばしば低エントロピーの予測を持つもの)を使用してモデルを適応する。 本稿では,より大規模で多様なテストサンプルを活用することで,分散シフトによる性能向上を実現する新しいフレームワークであるDualTTAを紹介する。 DualTTAは、モデルの予測が下層のセマンティクスと一致している可能性のあるグループと、予測が正しくない可能性のあるグループとを区別する。 第1グループでは、予測エントロピーを最小化し、信頼性の高い決定を強化する。 これらのグループは、純粋エントロピーに基づく選択の限界に対処し、意味保存と意味調整の両方の変換の下で予測安定性を測定する新しい信頼性基準を用いて適応的に選択される。 さらに,本手法により信頼性の高いサンプルと信頼性の低いサンプルの分離が可能であることを示す理論的解析と実証的正当化を行い,モデル更新がより効果的であることを示す。

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