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English(EN) ZOTTA: Test-Time Adaptation with Gradient-Free Zeroth-Order Optimization

ZOTTA 框架使用梯度无关优化进行测试时间自适应

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 ZOTTA，一个新颖的测试时间自适应 (TTA) 框架，它利用梯度无关零阶优化 (ZOO) 来增强模型在分布变化下的鲁棒性。与依赖计算成本高昂的反向传播的传统方法不同，ZOTTA 仅通过前向传播运行，使其兼容不可微分模型并适用于边缘设备。该框架包含分布鲁棒层选择以降低优化维度，以及空间特征聚合对齐以稳定 ZOO 过程。实验证明了 ZOTTA 的有效性，表明它在内存使用量显著减少且在 ImageNet-C 等数据集上提高了准确性的同时，可以超越或媲美基于反向传播的方法。 AI

影响 通过消除对反向传播的需求，实现了在边缘设备上更高效、更鲁棒的模型自适应。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍测试时间自适应新方法的 ist 研究论文。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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ZOTTA 框架使用梯度无关优化进行测试时间自适应

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Ronghao Zhang, Shuaicheng Niu, Qi Deng, Yanjie Dong, Jian Chen, Runhao Zeng ·

    ZOTTA：无梯度零阶优化的测试时自适应

    arXiv:2603.14254v2 Announce Type: replace Abstract: Test-time adaptation (TTA) aims to improve model robustness under distribution shifts by adapting to unlabeled test data, but most existing methods rely on backpropagation (BP), which is computationally costly and incompatible w…

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