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

本研究提出了利用深度神经网络的多源域泛化技术，通过引入特定于各个领域的优化归一化层。在每个域中，根据多个归一化统计的加权平均值对激活值进行归一化处理。并且在实现中使用批和实例归一化，以确定这两种归一化方法的最佳组合，优化学习模型的通用性。本方法在标准域泛化基准测试中展示了当前最高的准确率，同时适用于诸如多源领域适应和带有标签噪声的域泛化等进一步的任务。

Jul, 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

提出了一种基于领域特定批量归一化的深度神经网络的新型无监督领域自适应框架，其中包括估计目标领域示例的伪标签和使用多任务分类损失进行源和目标域的学习，实现了多源领域自适应场景的全面优化。

May, 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

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。

Feb, 2021

本文提出了一种称为自适应批量归一化（AdaBN）的方法来提高深度神经网络的泛化能力，无需额外组件或参数，并证明其在领域适应任务和现有方法相结合时具有卓越的性能表现。

Mar, 2016

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

通过仅操作 BN 层以减少学习干扰和提高域知识学习，结合自我监督学习提供监督，以及使用元学习强制辅助分支与主分支目标对齐的双层优化，我们的方法在五个真实领域转移数据集上优于其他方法。

Dec, 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