VPTTA手法が他の競合手法よりも優れた性能を発揮する理由はいくつかあります。まず、VPTTAはモデル更新を行わずに特定ビジュアルプロンプトを学習し、テスト画像ごとに適応させることで、モデルのパラメーター変更やエラー蓄積を防ぐことができます。これにより、長期的な推論中でも高い適応性と知識保持力を実現します。
また、VPTTAは低周波数コンポーネントに焦点を当てた軽量なプロンプト設計やメモリバンクから前回のプロンプト情報を利用した初期化戦略など革新的な要素が組み込まれています。さらに、BN層統計値の整列やウォームアップ機構の導入によって効果的な学習が可能となっています。
このような独自のアーキテクチャや戦略によって、VPTTAは分布シフト問題への対処能力が高く、安定した性能向上を実現しています。