域分割网络
本研究提出了一种针对领域自适应问题的新型表示学习算法，其中训练和测试数据来自类似但不同的分布，实验结果表明，我们的神经网络算法对领域适应具有更好的性能表现，而不管是标准神经网络还是支持向量机，即使是使用 Chen 等人提出的最先进的边缘化堆栈去噪自编码器的输入特征提取。
Dec, 2014
本文提出了一种利用解脱分析提高保持领域适应性能的方法，通过分别提取共同特征和特定领域特征，可以合成更多带有监督的目标域数据，从而提高领域适应性能。
May, 2018
本文提出了一种基于生成对抗网络的方法，通过在像素空间中学习一种转换方法，将源域图像适应为与目标域相同的样子，以解决渲染图像训练模型泛化性不强的问题。该方法不仅可以生成逼真的样本，而且在许多无监督域适应场景中均优于现有技术，并证明了适应过程对于训练期间未被观察到的物体类别的泛化性。
Dec, 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
本文提出了一种新的领域适应的表示学习方法，使用神经网络架构从源域的有标签数据和目标域的无标签数据中推断出训练的特征，该方法增加了标准层和一个新的反向梯度层，可以在文本情感分析、图像分类以及人员重新识别等任务中有效实现领域适应。
May, 2015
本文提出了一种基于深度神经网络的非监督领域自适应技术，该技术通过训练既能执行音素分类，又能执行领域分类的 DNN 模型，并明确建模两个域之间的不同之处，可以在 CHiME-3 数据集上实现接近 11.08％的相对词错误率（WER）降低。
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
该研究提出了一种基于生成对抗网络（GANs）的新方法，以改进分割网络所学到的表示在合成和真实领域中的自适应，证明了其具有广泛性和可扩展性。
Nov, 2017
该研究使用多种潜在领域混合的方式来提高神经网络的领域泛化能力，通过聚类将样本分为不同的领域，并通过对抗学习训练领域不变特征提取器来发现潜在领域，并利用风格特征进行聚类，达到不需要使用领域标签的领域泛化模型的训练。该方法表现优于传统的领域泛化方法，包括使用领域标签的方法。
Nov, 2019
本文提出一种基于知识迁移和神经网络的方法，使得在新领域中，能够在有限或无额外监督的情况下利用特定领域中已学知识解决新任务，并且在特征空间约束和映射网络方面提出了一些策略，从而在合成到真实的语境下，利用单目深度估计和语义分割任务之间的知识迁移，获取了令人满意的结果。
Jan, 2023