梯度外积

黄金子空间：持续测试时自适应中效率与泛化的交汇点

The Golden Subspace: Where Efficiency Meets Generalization in Continual Test-Time Adaptation

把预训练分类器的行空间当作「黄金子空间」，用样本级平均梯度外积（AGOP）在线估计它，再用轻量适配器把特征投影进去——这套做法可以迁移到任何需要在无源数据、分布偏移下在线更新特征的视觉模型（检测、分割、BEV 感知），且只学一个紧凑缩放向量，几乎不增加推理开销。