العمومية في مجال واحد تهدف إلى تعلم نموذج من مجال تدريبي واحد (المجال المصدر) وتطبيقه على عدة مجالات اختبار غير مرئية (المجالات الهدف). تركز الأساليب الحالية على توسيع توزيع المجال التدريبي لتغطية المجالات الهدف، ولكن دون تقدير الانحراف بين المجالين المصدر والهدف. في هذا البحث، نقترح نموذجًا تعليميًا جديدًا يُعرف بـ "محاكاة-تحليل-تقليل"، والذي يقوم أولاً بمحاكاة الانحراف من خلال بناء مجال مساعد كمجال هدف، ثم يتعلم كيفية تحليل أسباب الانحراف، وأخيراً يتعلم كيفية تقليل الانحراف لتكيف النموذج. تحت هذا النموذج التعليمي، نقترح طريقة تعليم متعدد السببية للتعلم المعرفي، أي كيفية استنتاج أسباب الانحراف بين المجال المساعد والمجال المصدر أثناء التدريب. نستخدم هذه المعرفة المعرفية لتحليل الانحراف بين المجال الهدف والمجال المصدر أثناء الاختبار. تحديداً، نقوم بعدة تحويلات على بيانات المصدر لإنشاء المجال المساعد، ونقوم بالاستدلال المضاد للواقع لتعلم اكتشاف العوامل السببية للانحراف بين المجال المساعد والمجال المصدر، وندمج السببية المستنتجة في محاذاة مجالات واعية بالعوامل. أظهرت التجارب الواسعة على عدة مقاييس للمعايير في تصنيف الصور فعالية طريقتنا.