본 논문은 여러 작업을 수행해야 하는 상황에서 도메인 변화에 따른 신경망의 일반화 문제를 해결하기 위해 새로운 테스트 시간 학습(TTT) 방법인 S4T(Synchronizing Tasks for Test-time Training)를 제안합니다. 기존 TTT 방법은 여러 작업에서 최적 성능을 위한 적응 단계가 서로 일치하지 않는 비동기적 작업 동작 문제를 겪는다는 점을 발견하고, S4T는 도메인 변화에 따른 작업 관계를 예측하여 테스트 시간 동안 작업을 동기화하는 것을 핵심 아이디어로 합니다. 다양한 벤치마크에서 기존 TTT 방법보다 우수한 성능을 보임을 실험적으로 증명합니다.
