基于域不变特征提取的领域泛化方法、装置和计算机设备

本申请涉及一种基于域不变特征提取的领域泛化方法、装置和计算机设备。该方法包括：建立基于跨空间多尺度信息聚合和推理一致损失的领域泛化模型，包括：主干网络、基于跨空间多尺度信息聚合注意力机制的领域鉴别器和分类器；根据源域数据和总损失函数对领域泛化模型进行训练，每个训练批次在主干网络的中间层随机插入领域鉴别器，通过基于跨空间多尺度信息聚合注意力机制识别特征通道对领域的贡献大小进行领域不变特征的学习提高领域特定特征的识别能力；采用训练好的领域泛化模型对目标域数据进行分类预测，得到分类结果。本方法能够学习与特定领域无关的特征，有效去除了领域泛化问题中的领域特定特征，允许基于跨领域不变的特征进行预测。