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因果灵感的隐变量增强单域泛化
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
领域泛化通过提高模型鲁棒性来开发具有分布偏移上稳定性的模型。我们提出了一种名为XDomainMix的跨域特征增强方法，通过增加样本多样性和学习不变表示来实现领域泛化。实验证明我们的方法能够实现最先进的性能。
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关键要点
- 领域泛化通过提高模型的鲁棒性来开发具有分布偏移上的稳定性。
- 现有方法在跨域数据上学习不变性以增强模型的稳健性。
- 数据增强被广泛用于学习不变的预测模型，但输入空间的增强多样性有限。
- 特征空间的增强更加灵活且显示了有希望的结果。
- 现有特征增强方法缺乏增强特征的多样性。
- 我们将特征分解为类通用、类特定、领域通用和领域特定组件。
- 提出的XDomainMix跨域特征增强方法增加样本多样性，强调学习不变表示。
- 对广泛使用的基准数据集的实验证明我们的方法能够实现最先进的性能。
- 定量分析表明我们的特征增强方法有助于学习在不同领域中都不变的有效模型。
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