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新方法ReNC利用神经坍塌改进开放世界测试时域自适应

研究人员开发了一种名为可靠神经坍塌近似（ReNC）的新方法，以应对开放世界测试时域自适应（OWTTA）的挑战。该方法利用神经坍塌作为结构先验，以改进源域和目标域之间的自适应，尤其是在标签分布发生变化时。ReNC通过将分布外（OOD）样本与从预训练分类器权重派生的原型进行比较来识别和过滤它们。此外，它还精炼这些原型以适应目标域，同时保持神经坍塌结构，在开放世界基准测试中表现出卓越的性能。