保守的熵最小化方法（COME）

文章介绍了测试时适应（TTA）方法中的熵最小化（EM），并指出其存在的过度自信和模型崩溃问题。COME通过显式不确定性建模和自适应熵优化解决了这些问题，显著提升了模型在各种复杂场景下的预测能力。