本论文提出了一种新的深度架构领域适应方法，可通过大量源域标记数据和大量目标域未标记数据的训练而实现。在提出的方法中，深层特征在源域的主要学习任务上是有区分性的，而且对于域之间的变化具有不变性。而通过增加几个标准层和简单的梯度反转层的方法可以实现该适应行为，并且此方法在图像分类实验中表现非常出色。

Sep, 2014

本论文提出了一种基于深度卷积神经网络的适应性层及额外的领域混淆损失函数，学习既有语义意义且兼具领域不变性的表示。此方法提供了优异的实验性能，超过了之前已发表成果，如在标准化基准视觉领域适应任务的结果。

Dec, 2014

本文提出了一种新的深度自适应网络 (DAN) 结构，它将多个领域的分布嵌入到再生核 Hilbert 空间中，并应用最优多核选择方法以匹配均值嵌入。DAN 能够学习具有统计保证的可传递特征，并通过核嵌入的无偏估计来实现线性扩展。实验证据表明，所提出的架构在标准领域自适应基准数据集上获得了最先进的图像分类误差率。

Feb, 2015

本文提出了一种可以同时学习源域标记数据和目标域未标记数据的适应分类器和可转移特征的深度网络领域适应新方法。改进了以往方法假设源分类器和目标分类器共享分类器的假设，并通过将多个层的特征与张量积融合并将它们嵌入可再生核希尔伯特空间来匹配特征适应的分布。实验结果表明新方法在标准领域适应基准上优于现有最先进的方法。

Feb, 2016

在领域自适应中，为了解决来自不同领域的相关但不同的数据对分类器性能的影响，该研究使用了两个流的架构，其中一个处理源领域的数据，另一个处理目标领域的数据。在有监督和无监督的情况下，该方法均优于现有技术，并在多个物体识别和检测任务中实现了更高的准确性。

Mar, 2016

本文提出了一个视觉监督领域适应和泛化深度模型的统一框架，利用孪生网络结构来学习判别性嵌入子空间，通过点对代理的分布距离和相似性来解决少量目标数据样本标注的情况下，语义概率分布的对齐与分离问题。研究表明该方法在快速自适应方面的优势表现出来，并且只需要极少量的标注目标训练样本，甚至每个类别仅需一个标注样本就可以发挥有效性。此外，该方法还可扩展到领域泛化，并且实验证明该方法在两个应用领域都有很好的效果。

Sep, 2017

本文介绍了一种神经网络结构——附带残差网络，其可灵活地维护域间的相似性，并在必要时模拟区别。实验证明，该方法比现有最先进的方法具有更高的准确性且不会过于复杂。

Nov, 2017

本研究提供了关于计算机视觉领域中，基于深度学习的深度域适应方法的全面概述，分类不同的深度域适应情景，总结了深度域适应方法，重点分析比较了各种情况下的最先进方法，并着重强调了当前方法的潜在缺陷和未来几个方向。

Feb, 2018

本文通过提出Example Transfer Network（ETN）的方法，使得源域与目标域的表示更具有代表性而形成一种权衡，从而在部分领域适应任务中取得最新的成果。

Mar, 2019

本文综述了最新的单源深度无监督域适应方法，主要集中在视觉任务中，并讨论了未来研究的新视角。首先介绍了不同领域适应策略的定义和现有基准数据集的描述，然后总结和比较了不同类别的单源无监督域适应方法，包括基于差异性的方法，对抗式鉴别方法，对抗式生成方法和自监督方法，并探讨了未来的研究方向、挑战和可能的解决方案。

Sep, 2020