该论文提出了一种通过学习辅助损失提高模型泛化能力的方法，应用于领域推广问题。实验结果表明，该方法在处理嘈杂和非结构化数据集时优于现有解决方案。此外，研究探讨了频率分析在神经网络中的应用，提出了多频域学习和深度频率过滤技术，显著提升了跨域泛化性能。