Drift-TTA 提出隐藏轨迹对齐的测试时自适应方法
原文标题：Hidden Trajectories Don't Lie: Correcting Corruption Drift for Test-Time Adaptation
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论文提出 Drift-TTA，利用深度网络中间层表示的「隐藏轨迹」作为测试时自适应信号，在冻结骨干上加入零初始化低秩适配器，将受损输入的轨迹对齐到干净输入。在 CIFAR-100-C 严重度 5 下，无源在线版本比无 TTA 提升 13.3 个百分点（ViT-B/16），并将 ECE 从 18.00% 降至 9.53%。
- 问题
- 测试时自适应多依赖末层权重或输出概率，忽略中间层表示信号。
- 方法
- 冻结骨干加零初始化低秩适配器，把受损输入的中间层隐藏轨迹对齐到干净输入轨迹，并支持无源在线版本。
- 结果
- CIFAR-100-C 严重度 5 下无源在线版比无 TTA 提升 13.3 个百分点（ViT-B/16），ECE 从 18.00% 降至 9.53%。
- 影响
- 给部署期分布漂移提供一种不碰骨干、只训小适配器的轻量在线校准方案，适合边缘或闭源模型场景。
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