熵最小化

主流基于熵的TTA方法依赖确定性置信度，在分布偏移下可能强化过度自信的错误。

熵最小化通过最小化预测分布的香农熵使预测趋向one-hot，但不检验预测是否正确。

熵对温度缩放和logit尺度敏感，模型可能通过放大logit幅值降低熵而非改善特征表示。