AAAI 2024 | 测试时领域适应的鲁棒性得以保证，TRIBE在多真实场景下达到SOTA

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原标题：AAAI 2024 | 测试时领域适应的鲁棒性得以保证，TRIBE在多真实场景下达到SOTA
关键字：类别,不平衡,模型,领域,数据流
文章来源：机器之心
内容字数：8895字

内容摘要：

机器之心专栏
机器之心编辑部测试时领域适应（Test-Time Adaptation）的目的是使源域模型适应推理阶段的测试数据，在适应未知的图像损坏领域取得了出色的效果。然而，当前许多方法都缺乏对真实世界场景中测试数据流的考虑，例如：
测试数据流应当是时变分布（而非传统领域适应中的固定分布）
测试数据流可能存在局部类别相关性（而非完全同分布采样）
测试数据流在较长时间里仍表现全局类别不平衡
近日，华南理工、A*STAR 和港中大（深圳）团队通过大量实验证明，这些真实场景下的测试数据流会对现有方法带来巨大挑战。该团队认为，最先进方法的失败首先是由于不加区分地根据不平衡测试数据调整归一化层造成的。
为此，研究团队提出了一种创新的平衡批归一化层 (Balanced BatchNorm Layer)，以取代推理阶段的常规批归一化层。同时，他们发现仅靠自我训练（ST）在未知的测试数据流中进行学习，容易造成过度适应（伪标签类别不平衡、目标域并非固定领域）而导致在领域不断变化的情况下性能不佳。
因此，该团队建议通过锚定损失 (Anchored Loss) 对模型更新进行正则化处理，从而改进持续领

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