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- Beyond Model Adaptation at Test Time: A Survey [43.0]
機械学習アルゴリズムは、テストディストリビューションのサンプルがトレーニング中に観察されるものから逸脱し始めたときに苦労する。 テスト時間適応は、ソースデータのみに基づくトレーニングモデルによるドメイン適応とドメイン一般化の利点を組み合わせる。 テスト時間適応に関する総合的かつ体系的なレビューを行い、400以上の最近の論文を取り上げている。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 06 Nov 2024 06:13:57 GMT)
- Test-time adaptationのサーベイ、400以上の論文があるのに驚き。。
- リポジトリはGitHub – zzzx1224/Beyond-model-adaptation-at-test-time-Papers
- Listen, Adapt, Better WER: Source-free Single-utterance Test-time Adaptation for Automatic Speech Recognition [65.8]
Test-time Adaptationは、ソースドメインでトレーニングされたモデルに適応して、テストサンプルの予測を改善することを目的としている。 単一発話テスト時間適応 (SUTA) は音声領域における最初のTTA研究である。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Mar 2022 06:38:39 GMT)