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MetaDefa: 基于域增强和特征对齐的单域泛化元学习

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。

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内容提要

本文提出了一种基于领域增强和特征对齐的元学习方法，用于改善单一领域泛化模型的性能。实验证明，MetaDefa在未知多个目标领域中具有显著的泛化性能优势。

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