基于理由不变性的领域泛化
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了一种新的方法来缓解领域泛化的挑战，即在未知环境中保持强大的结果。 我们的设计集中于最终分类器层的决策过程。 具体来说，我们建议将对最终结果的逐元素贡献视为决策的依据，并将每个样本的理由表示为矩阵。 为了实现一个良好泛化的模型，我们提出了一个新的规则不变损失作为一种简单的正则化技术，只需要几行代码。 尽管简单，我们的实验证明了所提出的方法在各种数据集上取得了有竞争力的结果。
本文提出了一种新的方法来缓解领域泛化的挑战，即在未知环境中保持强大的结果。该方法集中于最终分类器层的决策过程，通过将对最终结果的逐元素贡献视为决策的依据，并将每个样本的理由表示为矩阵。为了实现良好泛化的模型，提出了一个新的规则不变损失作为一种简单的正则化技术。实验证明该方法在各种数据集上取得了有竞争力的结果。
