本文探讨了单域广义化及其在模型泛化能力上的挑战，提出了CPerb方法，通过增强训练数据多样性来改善模型在未知域的表现。研究强调了因果不变性学习和上下文信息的应用，指出数据扩增和特征扰动在提高模型泛化性能中的重要性。实验结果显示，这些方法在多个基准数据集上取得了显著效果。