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Cotta
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病理学模型中的测试时适应会破坏解释的稳定性
一项关于计算病理学中测试时适应（TTA）的新基准研究表明，虽然 TTA 方法提高了模型的准确性，但它们会显著改变模型的解释。研究人员发现，冻结骨干的 TTA 方法对解释的漂移影响最小，而 CoTTA 和 RoTTA 等持续方法则导致最大的变化。研究还强调，与 transformer 和基础模型相比，卷积网络对解释漂移更敏感，并且解释稳定性与适应质量的关联性很弱，这可能导致临床应用中的静默故障。
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新的COTTA策略提升了自动驾驶轨迹预测能力
研究人员开发了一种名为COTTA的新迁移学习策略，以改进自动驾驶在不同地理区域的轨迹预测模型。当将在美国数据上训练的模型迁移到韩国道路环境时，COTTA展示了显著的性能提升。具体而言，仅微调解码器而保持编码器冻结，与从头开始训练相比，预测误差降低了66%以上，为在全球范围内部署这些安全关键型系统提供了一种实用的方法。