17、测试时适应中的Shift-Agnostic Weight Regularization (SWR)

测试时适应中的Shift-Agnostic Weight Regularization (SWR)

1. 引言

在现实世界的应用中，模型部署后可能会遇到与训练数据分布不同的情况。这种分布偏移（distribution shift）可能导致模型性能下降。为了应对这一挑战，测试时适应（test-time adaptation）成为了一种有效的解决方案。它允许模型在没有标签的情况下，仅使用未标记的目标域数据进行适应。然而，仅使用未标记的在线数据进行模型适应非常具有挑战性，尤其是在选择合适的学习率方面。

本文介绍了Shift-Agnostic Weight Regularization（SWR），这是一种新的方法，旨在通过引入移位无关权重正则化来改进测试时的模型适应。SWR不仅提高了模型的适应速度，而且降低了对学习率选择的敏感性。接下来，我们将详细探讨SWR的工作原理及其优势。

2. 背景与挑战

2.1 测试时适应的重要性

当模型部署到实际环境中时，数据分布可能会发生变化。例如，天气条件的变化、光照的不同等都会导致模型性能下降。为了使模型在这种情况下仍然保持良好的性能，测试时适应显得尤为重要。然而，仅使用未标记的在线数据进行适应并非易事。以下是其中的一些挑战：

• 学习率的选择 ：不同的学习率会对模型的适应效果产生显著影响。较高的学习率可能导致模型过拟合，而较低的学习率则可能无法充分适应新环境。
• 参数更新策略 ：更新所有网络参数可能会导致过拟合，尤其是在适应过程中只有少量未标记数据可用时。