作者通过构建类一致性拓扑图,从类间关系、类内关系、批不平衡拓扑加权三个维度解决持续TTA的重点挑战:错误累积。
第一篇文章提出测试时个性化联邦学习场景和自适应测试时个性化方法,通过从源客户端,之间的分布偏移中,自适应学习模型每个模块的适配率,为应对多样分布偏移提供灵活性。第二篇文章是持续TTA的场景,通过基于随机生成噪声样本的模型输出分布计算相似性感知聚合,在保障数据隐私的同时实现自适应知识共享。