Neural-Flyの学習表現は、風の条件に依存しない共通の表現を学習するために、Domain Adversarially Invariant Meta-Learning（DAIML）アルゴリズムを使用しています。このアルゴリズムは、異なる風条件におけるデータのドメインシフト問題に対処するために開発されました。具体的には、DAIMLは、異なる風条件におけるデータの分布の違いを考慮して、共通の表現を学習することができます。学習された表現関数ϕは、風の条件に依存しない特徴を捉え、それに基づいて風条件ごとの線形係数aを適応させることで、風の影響を効果的にモデル化しています。