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PORTAL은 테스트 시점 적응(TTA)의 불안정성을 해결하는 제어기입니다. 이 컨트롤러는 언제 개입을 할지, 어떤 입력을 레이블링할지를 결정하여 모델 성능 저하를 방지합니다. '공유 비교' 메커니즘을 통해 모든 후보 예측을 평가하며, 필요한 피드백만으로 안정적인 전반적 성능 향상을 유지하는 것이 핵심입니다.
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원문 바로가기테스트-시점 적응(Test-time adaptation)은 배포된 모델이 변화하는 입력에 대응하도록 돕지만, 같은 개입이라도 한 배치(batch)는 구제하고 다음 배치는 손상시킬 수 있다. 예를 들어 정규화 통계량(normalization statistics)을 업데이트하는 것은 손상된 이미지를 개선할 수 있지만, 배치가 주로 하나의 클래스를 포함할 경우 실패할 수 있다. 평균 정확도(Average accuracy)는 이러한 실패를 숨기며 모델에게 언제 개입을 사용해야 할지 알려주지 못한다. 목표 레이블(Target labels)은 이 결정을 안내할 수 있지만, 희소하며 이미 명확한 선택지가 존재하는 경우도 있다. 우리는 PORTAL이라는 제어기를 소개하는데, 이는 언제 개입을 배포할지, 어떤 입력을 레이블링할지, 그리고 언제 질의를 중단할지를 결정한다. 사용 가능한 모든 예측 규칙은 후보가 되며, 그 예측값들은 현재 피드백이 도착하기 전에 고정된다. 따라서 획득된 모든 레이블은 동일한 입력에 대해 모든 후보들을 평가하게 한다. PORTAL은 이러한 공유 비교(shared comparisons)를 결합하여, 여전히 현재 리더를 추월할 수 있는 후보들 쪽으로 질의를 유도한다. 더 이상 남은 레이블들이 선택을 바꿀 수 없거나 가능한 정확도 향상이 또 다른 질의를 정당화하지 못할 때 중단된다. 우리의 분석은 필요한 피드백을 정확도 격차(accuracy gaps) 및 공유된 실수와 연결하며, 왜 일부 선택지들이 훨씬 적은 증거만 필요로 하는지를 설명한다. 실험 결과는 이 제어가 전체적으로 정확도를 잃는 개입을 선택된 배치에서는 유용한 선택지로 전환시킨다는 것을 보여준다. 이는 도착 순서의 변화로 인해 발생하는 심각한 실패를 방지하고, 완전한 손상 스트림(corruption streams) 전반에 걸쳐 성능 향상을 유지한다. 고정된 규칙만으로 이미 잘 작동하는 경우, PORTAL은 적은 피드백을 사용하여 그 성능을 유지한다. 주기적인 레이블 확인은 과거의 증거가 언제 새로워져야 하는지 밝혀주며, 조건이 변함에 따라 제어기가 회복하도록 돕는다. 또한 획득된 레이블들은 미래 배치를 위한 더 강력한 후보들을 훈련시키고, 선택 과정은 그들의 거의 모든 정확도 향상을 배포 단계로 가져온다. 따라서 같은 피드백은 현재의 선택과 나중 배치에 사용 가능한 예측 모두를 개선한다.