本研究通过基于注意力机制的多实例学习算法对乳腺肿瘤转移进行分类，并提出了一种无监督度量方法来量化领域漂移。该方法优于其他评估基准方法，可成为医疗服务提供者和供应商的有价值工具。

介绍了CDSAE框架，解决领域漂移和公平问题。通过嵌入表示分离环境信息、敏感属性和分类特征，提高模型泛化能力，实现准确性和公平性。

本文介绍了一种基于深度学习的LiDAR地点识别方法GeoAdapt，通过引入辅助分类头部，以自监督的方式为新环境上的重新训练生成伪标签，解决了训练和测试数据集分布变化时性能降低的问题。GeoAdapt利用几何一致性优先原则改进了生成的伪标签在领域漂移下的鲁棒性，提高了测试时间自适应方法的性能和可靠性。实验证明，GeoAdapt在中度到严重领域漂移下的地点识别性能显著提升，并且与完全监督的测试时间自适应方法具有竞争力。