Mask to Adapt: 简单随机掩码实现稳健的持续测试时学习

这篇文章介绍了一种使用简单随机掩码进行持续测试时学习的新方法。该方法旨在提高模型在动态环境中的鲁棒性。核心思想是在测试期间随机掩盖输入的部分，迫使模型学习更通用的特征。本文可能展示了实验结果，证明了该技术相对于现有方法的有效性。对持续学习的关注表明，这项工作解决了在不重新训练的情况下使模型适应不断变化的数据分布的挑战。