概念Domain Generalization
域泛化
机器学习中要求模型在训练时完全未见目标域数据、仍能在分布外目标域上保持性能的研究方向，比传统无监督域适应更具挑战性。
时间轴 (近 90 天)
10月22日
BatchBench 的留出批次设定更接近域泛化（Domain Generalization），即模型在训练时完全看不到目标批次。
待验证50%
9月5日
域泛化要求模型在完全未见过目标域数据的情况下实现泛化，常用方法包括元学习、基于因果推理的不变特征学习、多源域数据增强
待验证50%