頑強なテスト時適応に対する悪意のあるテストサンプルの影響を軽減するMedBN

テスト時適応(TTA)は、訓練データと検査データの分布のずれに対処するための有望な解決策であるが、適応性の高さが脆弱性を生み出す可能性がある。本研究では、平均ではなく中央値を用いたバッチノーマライゼーション(MedBN)を提案し、既存のTTA手法に統合することで、悪意のあるサンプルに対する頑強性を大幅に向上させる。