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RESEARCH · CL_06845 · Apr 28 · 04:00

新的FGMix方法通过学习混合策略来改进域泛化

研究人员开发了一种名为“平坦度感知梯度混合”（FGMix）的新型域泛化技术。该方法利用数据插值和外插来扩大特征空间覆盖范围，从而提高模型的泛化能力。FGMix根据梯度兼容性分配实例权重，旨在学习能够导致更平坦的最小值和在未见域上获得更好性能的混合策略。在DomainBed基准测试上的实验表明，FGMix的性能优于现有的域泛化算法。