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感知模型的在线自适应.docx
资料介绍
感知模型的在线自适应
感知模型在部署后会遇到训练数据中未曾覆盖的分布外场景。一个新的城市道路环境的路面颜色和标志风格与训练数据不同。车辆驶入一个从未见过的隧道时照明条件发生剧烈变化。季节更替导致道路两旁的植被外观发生显著改变。这些分布偏移会导致模型在实际运行中的感知性能相比训练阶段出现下降。在线自适应技术使感知模型在部署后能够持续利用运行中遇到的新数据来调整自身参数,缩小训练环境与部署环境之间的性能差距。
测试时自适应是最直接的在线自适应方法。模型在推理时利用当前批次的输入数据本身来调整部分参数,不需要真值标签。TENT通过最小化模型输出在测试样本上的熵来调整批归一化层的统计参数。在自动驾驶场景中测试时自适应不需要任何标注数据,仅依赖当前帧的传感器输入就可以实时调整模型参数。SHOT在TENT的基础上引入了信息最大化损失,在提升输出熵最小化的同时保持了预测类别的多样性。
基于伪标签的自适应方法利用模型自身的预测作为监督信号进行微调。在部署环境中运行模型收集一批高置信度的检测结果,将这些结果作为伪标签对模型进行少量迭代的微调训练。伪标签的质量直接决定了自适应的效果。过滤掉低置信度的预测结果确保伪标签的准确性,只保留高置信度的预测结果用于微调。伪标签自适应在进入一个新的地理区域或季节变化时可以在短时间内提升百分之五至十的检测精度。
持续学习使感知模型具备在不遗忘已有知识的前提下学习新知识的能力。灾难性遗忘是持续学习的核心挑战,模型在新场景上微调后可能在原场景上的性能显著下降。弹性权重巩固通过在损失函数中添加正则项,限制对之前任务重要的参数在新任务训练中的变化幅度,在适应新场景的同时保持对旧场景的识别能力。
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| 215_感知模型的在线自适应.docx | 38K |
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