本篇论文提出了一种 SAND 遮盖策略，根据网络中各边梯度流的一致性来控制每步优化中边缘接受的更新量，以推动跨域不变性的发现，并通过实验证明其优于当前领先的颜色 MNIST 数据集上的其他域泛化数据集。
Jun, 2021
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
本篇论文提出了一种基于模型的域泛化方法，通过对数据生成过程和同变性条件的建模，将域泛化问题转化为一个无限维的有约束统计学习问题，并利用非凸对偶理论发展了有约束松弛的统计问题，提出了具有收敛保证的域泛化算法，并在 ColoredMNIST，Camelyon17-WILDS，FMoW-WILDS 和 PACS 等基准测试中取得了高达 30 个百分点的改进。
Feb, 2021
通过多任务学习，我们引入了一种两阶段表示学习技术，旨在从跨越多个领域的特征中培养一个潜在空间，包括原始和跨领域的特征，以增强在未见过的内部分布和外部分布领域的推理能力。此外，我们试图通过最小化先验和潜在空间之间的互信息来解耦潜在空间，从而有效地消除虚假特征之间的关联性。总体而言，这种联合优化将促进领域无关的特征学习。我们使用标准分类指标在多个网络安全数据集上评估模型的有效性，并将结果与当代领域泛化方法进行对比。
Dec, 2023
通过引入多个特定于源域的分类器，利用预测目标样本属于每个源域的概率进行最优融合，并引入一个域不可知组件来支持最终分类器，我们的深度学习模型在两个公共基准测试上表现出很强的泛化能力。
Jun, 2018
本论文提出了一种基于对抗生成网络的方法，通过学习域间变换的不变性来实现域不变表示的学习，以解决领域泛化问题，并在多个广泛使用的数据集上取得了与最先进模型竞争的结果。
本文从识别不同的属性组作为领域共享或领域特有属性，提出了一个称为 DISPEL 的后处理微调方法，该方法可以过滤掉嵌入空间中未定义和无法区分的领域特有特征。DISPEL 框架高度灵活，可以应用于任何微调模型，实验结果在五个基准测试上表明 DISPEL 优于现有方法，并且可以进一步推广各种算法。
Jul, 2023
研究域常规化问题及其解决方法，通过使用基于梯度的元训练和元测试过程，引入了两种补充损失来明确地规范特征空间的语义结构，从而取得了两个常见对象识别基准测试的最新效果。
Oct, 2019
该研究使用多种潜在领域混合的方式来提高神经网络的领域泛化能力，通过聚类将样本分为不同的领域，并通过对抗学习训练领域不变特征提取器来发现潜在领域，并利用风格特征进行聚类，达到不需要使用领域标签的领域泛化模型的训练。该方法表现优于传统的领域泛化方法，包括使用领域标签的方法。
Nov, 2019
本论文提出了基于领域自适应的方法，将无监督训练样本中的领域信息作为辅助信息，采用学习的鉴别性领域嵌入构建领域自适应模型，用于即使在未见过领域上的预测任务。该方法在各种领域泛化基准上均实现了最先进的性能，并引入了首个现实世界的大规模领域泛化基准 Geo-YFCC，相对于现有的方法，该基于领域自适应的方法在该数据集上实现了显着的优化。
Mar, 2021