Ein neuartiger Ansatz für Test-Zeit-Training basierend auf Noise-Contrastive Schätzung

Durch das Erlernen der Unterscheidung zwischen verrauschten In-Distribution- und Out-of-Distribution-Merkmalen kann das Modell während der Testzeit effizient an neue Domänen angepasst werden.