모르는 클래스가 섞여도 무너지지 않는 배포 후 적응 기법

테스트타임 적응(TTA)은 배포 모델이 라벨 없이 새 도메인에 스스로 맞춰가는 기법이지만, 학습 때 없던 클래스가 섞이면 잘못된 의사라벨을 먹고 무너집니다. 싱가포르 CFAR와 중산대 공동팀의 ReNC는 신경붕괴(neural collapse) 기하를 사전 삼아 사전학습 분류기 가중치를 프로토타입으로 쓰고, 유사도로 OOD를 걸러낸 뒤 신뢰 샘플로만 프로토타입을 목표 도메인에 근사시킵니다. 클래스 1,000개인 ImageNet-C에서 종합지표 ACC-H가 21.37%→31.02%로 올랐습니다.