CNNはスタイルにバイアスがあり、本提案手法は未知ドメインで高い性能を達成する。
スタイル分布のシフトと偶発的特徴の両方が存在し、ドメインラベルが欠落している設定において、スタイルと偶発的特徴を分離することで、ドメイン一般化を実現する。
不確実な学習を通じて、学習者は特定の一般化戦略にコミットせずに、オペレーターが展開時に好みの一般化戦略を選択できるようにする。
ドメイン一般化の課題を、プライバシーを保護しつつ、ドメイン適応と一般化の2段階のアプローチで解決する新しい手法A2XPを提案する。
因果グラフに基づく条件的独立性の正則化により、ドメイン一般的な特徴表現を学習できる。