本文研究了人脸反欺诈模型在不同领域的泛化问题，提出了多种提高模型泛化能力的方法，如使用稀疏标记数据、特征转换网络和生成伪标签样本。实验结果表明，这些方法在跨领域测试中显著提升了模型的稳定性和准确性。