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领域泛化 是近几年非常热门的一个研究方向。它研究的问题是从若干个具有不同数据分布的数据集（领域）中学习一个泛化能力强的模型，以便在未知 的测试集上取得较好的效果。
微软亚洲研究院、中央财经大学发表了 DG 领域的第一篇综述文章《Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization》。该论文一共调研了 160 篇文献，其中直接与领域泛化相关的有 90 篇。文章从问题定义、理论分析、方法总结、数据集和应用介绍、未来研究方向等几大方面对领域泛化问题进行了详细的概括和总结。
该论文的精简版已被国际人工智能顶会 IJCAI-21 录用。
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