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。

通过解耦风格和伪特征实现不变的表示学习
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