分布偏移下提升泛化
利用样本间关系挖掘聚类补偿信息，在保证域不变性的同时保留判别性特征，显著提升跨域行人再识别与图像分类的泛化能力。
Zining, Chen · Wang, Weiqiu · 赵志诚 · 苏菲 · 门爱东 · Yuan, Dong
IEEE Transactions on Multimedia 2023
通过聚类提取的信息补偿实例归一化造成的判别性损失。
训练中基于样本关系动态建立聚类，类内聚合抑制离群点影响，类间方差合成多样化新统计量。
在图像分类任务上无需域标签即可达到优越性能。