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English(EN) Cross-device Collaborative Test-time Adaptation with Zeroth-order Optimization and Model Merging

新的TTA方法使用ZOO和模型合并技术，适用于资源受限设备

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新的测试时域自适应（TTA）方法，以解决边缘设备的资源限制问题。通过将零阶优化（ZOO）与模型合并集成到跨设备协同TTA框架中，他们的方法绕过了计算密集型反向传播的需求。该方法专为混合了资源丰富和资源受限设备的系统设计，允许在资源受限设备上仅通过前向传播进行模型更新。该技术还包含一种预处理策略，用于修剪非影响性权重并减少模型间的冗余，从而增强ZOO与模型合并之间的协同作用。 AI

影响 支持设备端模型自适应，可能提高边缘AI应用的性能和个性化。

排序理由 该集群包含一篇arXiv论文，详细介绍了一种新的测试时域自适应方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Yu Mitsuzumi, Akisato Kimura, Yasuhiro Fujiwara, Hisashi Kashima ·

    跨设备协同测试时自适应：采用零阶优化与模型融合技术

    arXiv:2607.02988v1 Announce Type: new Abstract: Test-time adaptation (TTA) mitigates domain shifts by using incoming test data to update a model on the fly. The majority of TTA methods require resource-intensive backpropagation (BP) for model updates, particularly demanding large…

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