يُعد التعميم متعدد المجالات (mDG) هدفًا شائعًا يسعى إلى تقليل الفجوة بين التوزيعات التدريبية والاختبارية لتعزيز خريطة التوزيع الحدّي إلى التوزيع التصنيفي. ومع ذلك، يفتقر الأدبيات الحالية المتعلقة بـ mDG إلى نموذج عام لهدف التعلم، وغالبًا ما تفرض قيودًا على توزيعات الحدود المستهدفة الثابتة. في هذه الورقة، نقترح استغلال تطبيق خريطة $Y$Y لتخفيف هذه القيود. نعيد التفكير في هدف التعلم لـ mDG ونصمم هدفًا تعلميًا عامًا جديدًا لفهم وتحليل معظم المعرفة الحالية في مجال mDG. ينقسم هذا الهدف العام إلى أمرين متكاملين: تعلُّم الميزات الشرطية المستقلة عن المجال، وتعظيم الاحتمال اللاحق. كما تمتد الاستكشافات إلى حدين منتظمين فعّالين يدمجان معلومات سابقة ويقللان من التأثيرات السببية غير الصالحة، مما يخفف من المشكلات الناتجة عن تخفيف القيود. وبالمقابل، نقدم مساهمة نظرية بحد علوي لتوافق المجالات في الميزات الشرطية المستقلة عن المجال، ما يكشف أن العديد من الجهود السابقة في mDG كانت في الواقع تُحسّن جزئيًا الهدف، مما يؤدي إلى أداء محدود. وبذلك، تُختزل دراستنا الهدف التعلمي العام إلى أربع مكونات عملية، مقدمة آلية عامة وقوية ومرنة لمعالجة التحولات المعقدة بين المجالات. تُظهر النتائج التجريبية الواسعة أن الهدف المقترح مع خريطة $Y$Y يؤدي إلى أداء أفضل بشكل ملحوظ في مهام تطبيقية مختلفة، بما في ذلك الانحدار، التجزئة، والتصنيف.