通过在潜变空间中降级样本并从其受损版本中恢复，我们的方法通过增强标签的方式引导样本扩充过程，解决深度学习模型在新的、未知领域中推广的挑战，促进多样的类内/跨域变异性，并在潜变空间扩充中呈现更显著的改善，展示了构建更具普适性的模型中的灵活性。