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领域泛化
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基于 Fisher 信息剪枝的领域敏感联邦学习
Domain Sensitive Federated Learning with Fisher-Informed Pruning
把 Fisher 信息当作逐域通道重要性信号，在联邦场景下生成共享剪枝掩码并按域重激活通道，可迁移到视觉模型的多域个性化压缩与结构对齐；结构对比损失利用域原型增强域内一致性与域间可分性，对多域视觉表征学习有直接参考价值。
通过子空间感知的模型合并跨越领域
Bridging Domains through Subspace-Aware Model Merging
对视觉研究者而言，这是一种无需额外训练即可把多个领域微调模型（如不同成像域、不同风格数据上微调的 ViT）合并为单一模型的手段：通过 SVD 提取各任务矩阵的主奇异向量并构造共享正交基，再剪掉投影后的非对角分量来消除子空间冲突，可直接用于多域视觉模型的部署与跨域泛化提升。