CASTER：无需梯度的测试时自适应，用仿射统计传输适配冻结模型
Adapting Without Gradients: Affine Statistics Transport and What Its Certificate Can Tell You
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AI 导读
CASTER 是一种无需梯度的测试时自适应方法，将源类统计量存入判别子空间，由目标批次矩估计类共享仿射变换并解析传输源类分布，无需反向传播、优化器状态或源特征库。
来源：Hugging Face Daily Papers · arxiv.org