本文提出了一种基于卷积神经网络的交叉域泛化图像分类方法，通过 Augmentation Layer 增强 CNN 的中间特征图以提高模型在跨域数据上的泛化能力，实验结果表明本方法在 PACS、VLCS、Office-Home 和 TerraIncognita 等数据集上表现优异。

May, 2023

该研究论文提出了一个公平且对比度特征空间正则化的算法，名为 FOND，旨在学习可以转移源领域知识的、用于表示在特定领域中仅存在的类的广义表示。实验结果表明该算法在提高特定领域类别的泛化表现上取得了最先进的效果，并提供了可行的数据增强实用技巧。

Jun, 2023

本研究提出了使用样式互补模块来增强模型的泛化能力，从而解决单域泛化中由于样本多样性有限而导致的泛化性能下降。通过在三个基准数据集上进行大量实验，结果表明本方法优于现有的单域泛化方法，最高提升了 25.14%。

Aug, 2021

本研究探讨了多源领域自适应和领域泛化设置中的目标通用损失的上界和两种领域不变表示的定义，并研究了强制学习每个领域不变表示的优缺点和权衡，并通过实验来检查这些表示的权衡，探索了我们所开发的理论的其他有趣特性。

Nov, 2021

本文主要介绍了如何利用深度学习和 CNN 模型处理领域泛化问题，建立起一个更加完整的基准测试数据集，并在其中进行了对比实验，证明了该方法的优越性以及提出的数据集的更高难度值。

Oct, 2017

本研究提出了一种新的域通用泛化（DG）解决方案，将其重新构建为域之间的凸博弈，以及使用基于超模的正则化项来鼓励每个多样化的域增强模型泛化能力，并构造一个样本筛选器来消除低质量样本的影响， 从而证明我们的方法的合理性和有效性。

Mar, 2023

研究机器学习模型普遍出现的过拟合问题，探讨多源域泛化主要的问题是减轻源域欠拟合，使用知识蒸馏等方法提高源域学习表现可改善模型在跨域任务中的表现。

May, 2022

该论文提出一种学会学习的方法，通过学习辅助损失本身来提高模型的泛化能力，进而应用于领域推广的问题，包括传统领域推广和异构域推广。实验结果表明，该方法在两种情况下优于现有的解决方案。

Jan, 2019

本文主要探讨如何通过数据生成器来增加多个源域的多样性提高领域泛化能力，在使用了最优传输的分布偏差模型和循环一致性和分类损失的数据生成器模型中，我们的 L2A-OT（学习通过最优传输增广）方法在四个基准数据集中表现优于当前最先进的 DG 方法。

Jul, 2020

该论文提出了 Domain-Free Domain Generalization (DFDG)，一种模型无关的方法，通过学习领域不变的类别判别特征来实现更好的领域泛化性能，具体方法包括使用类别条件软标签来对齐样本的类别关系，使用显著性图来消除训练输入中的表面观察，并在时间序列传感器和图像分类的公共数据集上获得了具有竞争性的性能。

Feb, 2021