针对现有域泛化方法性能较差或缺乏理论可解释性的缺点，提出了一种基于因果关系和特征对齐的图像分类域泛化模型，并证明了该模型的可识别性。该模型利用域泛化中的因果关系来学习含有不同信息的特征，将域泛化问题转化为特征相关分布的偏移，再利用特征对齐消除偏移。为提高模型的性能，采用对抗训练进一步优化学到的特征。在公共数据集上的实验结果表明，新提出的模型与目前最优的方法性能相当，表明该模型具有理论可解释性的同时，还有不俗的实际性能表现。
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