Компьютерные науки > Машинное обучение [представлено 27 октября 2026 года] Название: The Batch System Can Be One: Test-Time Adamitation из классификатора Geotegrapher View PDF HTML (экспериментальный) Резюме: Тестирование и адаптация времени обновляют развернутую модель на немаркированном испытательном потоке. На практике этот поток часто поступает по одной пробе за раз, причем классы не имеют определенного порядка. Затем в одной выборке содержится ограниченная информация для оценки статистики распределения, и отбор проб на основе достоверности может позволить принять прогнозы, которые неверны, но достоверны. Однако коррупция меняет характер, оставляя без изменений регионы принятия решений в отношении замороженных классификаторов. В этой связи мы предлагаем адаптировать тест-время с учетом происхождения (ОРИТТА), которая устанавливает фиксированные геометрические цели на основе исходной модели и адаптирует к ним отдельные характеристики. Из происхождения пространства, где расположены элементы, классы склоняются к общему направлению. Мы выбираем новое происхождение для того, чтобы сблизить оценки класса и держать их рядом со средней чертой одного синтетического прототипа на класс. Из этого происхождения прототипы направлений распространяются более равномерно, и каждый класс получает ось и идеальную точку до получения данных испытаний. Во время адаптации OriTA приводит выбранные параметры в соответствие с их прогнозируемой осью класса и устанавливает наказание за чрезмерные…
Размер партии может быть одним: адаптация в тест-время из геометрии класса
arXiv: 261 030,3628v1 Аннонс Тип: новое резюме: Тест-временная адаптация обновляет развернутую модель на немаркированном испытательном потоке. На практике этот поток часто поступает по одной пробе за раз, причем классы не имеют определенного порядка. Затем в одной выборке содержится ограниченная информация для оценки статистики распределения, и отбор проб на основе достоверности может позволить принять прогнозы, которые неверны, но достоверны. Однако коррупция меняет характер, оставляя без изменений регионы принятия решений в отношении замороженных классификаторов. В этой связи мы предлагаем адаптировать тест-время с учетом происхождения (ОРИТТА), которая устанавливает фиксированные геометрические цели на основе исходной модели и адаптирует к ним отдельные характеристики. Из происхождения пространства, где расположены элементы, классы склоняются к общему направлению. Мы выбираем новое происхождение для того, чтобы сблизить оценки класса и держать их рядом со средней чертой одного синтетического прототипа на класс. Из этого происхождения прототипы направлений распространяются более равномерно, и каждый класс отта