Краткое содержание

arXiv:2511.12491v1 Тип: новая статья Аннотация: Полная адаптация во время тестирования (FTTA) решает проблему сдвигов доменов без доступа к исходным данным и протоколам обучения предварительно обученных моделей. Традиционные стратегии, которые выравнивают распределения признаков исходного и целевого доменов, неосуществимы в FTTA из-за отсутствия обучающих данных и непредсказуемости целевых доменов. В данной работе мы используем двойственный взгляд на FTTA и предлагаем Агностическую FTTA (AFTTA) как новую формулировку, которая позволяет использовать готовые доменные преобразования во время тестирования для обеспечения прямой генерализации на непредвиденные целевые данные. Для решения этой задачи мы разрабатываем подход «раскрыть и разучиться». Сначала мы раскрываем потенциальные нежелательные сдвиги между исходным и целевым доменами, моделируя их с помощью предопределённых отображений, и рассматриваем их как мешающие факторы. Затем, во время прогнозирования на тесте, модель вынуждают разучиться этим мешающим факторам путём регуляризации возникающих сдвигов в латентных представлениях и прогнозах меток. В частно