Neue Methode nutzt Zeitreihen für robustere Testzeit‑Anpassung

Testzeit‑Anpassung (TTA) erlaubt vortrainierten Modellen, sich an veränderte Datenverteilungen anzupassen, indem sie aus unbeschrifteten Teststreams lernen. Bisher wurden diese Streams jedoch meist als unabhängige Stichproben behandelt und die zeitliche Struktur ignoriert. Die neue Technik, Order‑Aware Test‑Time Adaptation (OATTA), nutzt genau diese zeitlichen Dynamiken.

OATTA formuliert die Anpassung als gradientenfreie rekursive Bayessche Schätzung. Dabei wird eine lernbare Übergangsmatrix als zeitlicher Prior eingesetzt, um die Vorhersagen des Basismodells zu verfeinern. Um in schlecht strukturierten Streams sicher zu bleiben, wird ein Likelihood‑Ratio‑Gate (LLR) eingebaut, das bei fehlender zeitlicher Evidenz zum ursprünglichen Predictor zurückkehrt.

Das Modul ist leichtgewichtig, modellunabhängig und verursacht nur einen minimalen Rechenaufwand. In umfangreichen Tests – von Bildklassifikation über Wearable‑ und physiologische Signalanalyse bis hin zu Sentiment‑Analyse in Texten – konnte OATTA die Genauigkeit um bis zu 6,35 % steigern und damit die Leistungsfähigkeit etablierter Baselines deutlich erhöhen.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Modellierung von Zeitreihen ein entscheidendes, zusätzliches Signal liefert, das herkömmliche, order‑agnostische TTA‑Ansätze nicht erfassen.