单源域泛化中一种基于域增强和特征对齐的元学习方案
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摘 要：基于元学习的单源域泛化（single domain generalization，SDG）已成为解决领域偏移问题的有效技术之一。然而，源域和增强域的语义信息不一致以及域不变特征和域相关特征难以分离，使SDG模型难以实现良好的泛化性能。针对上述问题，提出了一种单源域泛化中基于域增强和特征对齐的元学习方案（meta-learning based on domain enhancement and feature alignment，MetaDefa）。（剩余19040字）
