3D-BBDA：无反向传播黑盒域适应框架

Shivangi Rai 等人提出 3D-BBDA，一个无需反向传播的黑盒域适应框架：只利用源模型的黑盒输出，就能把源训练预测器适配到无标签目标数据，不需要访问源数据或源模型内部参数。 该方法用伪标签引导的原型对齐，并用加权预测模块融合源 logits 与对齐 logits；当某些类缺少原型时，以高斯扰动原型先验作为回退。上述效果来自论文自述，尚未见独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。