AcTTA: Aktivierungsbasierte Testzeit‑Anpassung übertrifft herkömmliche Methoden
Testzeit‑Anpassung (TTA) soll die Leistung von Modellen schützen, wenn sich die Datenverteilung während der Inferenz ändert. Bisher konzentrierten sich die meisten Ansätze auf die affine Modulation von Normalisierungssc…
- Testzeit‑Anpassung (TTA) soll die Leistung von Modellen schützen, wenn sich die Datenverteilung während der Inferenz ändert.
- Bisher konzentrierten sich die meisten Ansätze auf die affine Modulation von Normalisierungsschichten, um die Parameter dynamisch zu justieren.
- AcTTA eröffnet einen neuen Ansatz: Es betrachtet Aktivierungsfunktionen als lernbare Elemente und passt sie während der Testzeit selbstständig an.
Testzeit‑Anpassung (TTA) soll die Leistung von Modellen schützen, wenn sich die Datenverteilung während der Inferenz ändert. Bisher konzentrierten sich die meisten Ansätze auf die affine Modulation von Normalisierungsschichten, um die Parameter dynamisch zu justieren.
AcTTA eröffnet einen neuen Ansatz: Es betrachtet Aktivierungsfunktionen als lernbare Elemente und passt sie während der Testzeit selbstständig an. Durch die Umformulierung von ReLU, GELU und ähnlichen Funktionen in parameterisierte Varianten werden Schwellenwerte verschoben und die Gradientensensitivität moduliert, sodass das Netzwerk seine Aktivierungsverhalten flexibel an veränderte Domänen anpassen kann.
Diese funktionale Re‑Parameterisierung ermöglicht eine kontinuierliche Anpassung ohne Änderungen an den Gewichten oder den Bedarf an Quell‑Daten. In umfangreichen Tests auf CIFAR10‑C, CIFAR100‑C und ImageNet‑C übertrifft AcTTA bestehende, auf Normalisierung basierende TTA‑Methoden konsequent und liefert stabile, robuste Ergebnisse bei verschiedensten Störungen.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Anpassung von Aktivierungsfunktionen ein kompakter und wirkungsvoller Weg ist, um Modelle gegen Domänenverschiebungen zu schützen, und erweitern damit die bisher vorwiegend affine fokussierte Sichtweise der Testzeit‑Lernverfahren.
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