在本文中，我们的目标是在测试时调整预训练的卷积神经网络对域的变化。我们在没有标签的情况下，不断地使用传入的测试批次流。现有文献主要是基于通过测试图像的对抗扰动获得的人工偏移。在此激励的情况下，我们在域转移的两个现实和挑战的来源（即背景和语义转移）上评估了艺术的状态。上下文移动与环境类型相对应，例如，在室内上下文上预先训练的模型必须适应Core-50上的户外上下文[7]。语义转移对应于捕获类型，例如，在自然图像上预先训练的模型必须适应域网上的剪贴画，草图和绘画[10]。我们在分析中包括了最近的技术，例如预测时间批归一化（BN）[8]，测试熵最小化（帐篷）[16]和持续的测试时间适应（CottA）[17]。我们的发现是三个方面的：i）测试时间适应方法的表现更好，并且与语义转移相比，在上下文转移方面忘记了更少的忘记，ii）帐篷在短期适应方面的表现优于其他方法，而Cotta则超过了其他关于长期适应的方法， iii）bn是最可靠和强大的。
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实验数据的获取成本很高，这使得很难校准复杂模型。对于许多型号而言，鉴于有限的实验预算，可以产生最佳校准的实验设计并不明显。本文介绍了用于设计实验的深钢筋学习（RL）算法，该算法通过Kalman Filter（KF）获得的Kullback-Leibler（KL）差异测量的信息增益最大化。这种组合实现了传统方法太昂贵的快速在线实验的实验设计。我们将实验的可能配置作为决策树和马尔可夫决策过程（MDP），其中每个增量步骤都有有限的操作选择。一旦采取了动作，就会使用各种测量来更新实验状态。该新数据导致KF对参数进行贝叶斯更新，该参数用于增强状态表示。与NASH-SUTCLIFFE效率（NSE）指数相反，该指数需要额外的抽样来检验前进预测的假设，KF可以通过直接估计通过其他操作获得的新数据值来降低实验的成本。在这项工作中，我们的应用集中在材料的机械测试上。使用复杂的历史依赖模型的数值实验用于验证RL设计实验的性能并基准测试实现。
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