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通过解耦风格和伪特征实现不变的表示学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了IRSS框架，利用对抗神经网络和多环境优化实现超域泛化，分离图像中的样式分布和虚假特征。实验证明IRSS优于传统方法，解决了IRM退化问题，实现了在分布迁移下提取不变特征。
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关键要点
- 提出了一种新的框架IRSS，针对样式分布偏移和虚假特征问题。
- IRSS通过对抗神经网络和多环境优化分离图像中的样式分布和虚假特征。
- 实验证明IRSS优于传统的超域方法。
- IRSS解决了不变风险最小化（IRM）退化问题。
- IRSS实现了在分布迁移下提取不变特征。
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