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]
- arXiv
- BP
- CDC-TTA
- Cross-device collaborative Test-time Adaptation
- Model Merging for Linguistic Transfer
- Test-Time Adaptation
- Zeroth-order optimization with orthogonal random directions
- Zootaxa
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