无监督领域适应的研究中，通过使用预训练网络进行多阶段伪标签优化程序，解决了无标签目标数据中的类别错位问题，证明了该简单方法在多个数据集上比复杂的最先进技术更有效。

Feb, 2024

本文提出一种新的无监督域适应方法 ——SymNets，它是基于一种对称的分类器设计的。我们提出了一种新的对抗学习目标，其中关键设计基于两级域混淆方案。我们还提出了一种跨域训练的方案来帮助学习目标分类器。针对常用的基础网络，我们的 SymNets 在三个基准域适应数据集上取得了新的最优性能。

Apr, 2019

本研究提出了双向生成领域自适应模型，通过一致分类器插值两个中间域来平衡减轻域差异和保留内在结构，使用跨领域对齐约束来进一步增强性能，设计了两个分类器，联合优化以最大化目标样本预测的一致性。广泛的实验证明，我们提出的模型在标准跨域视觉基准上优于现有技术。

Feb, 2020

本篇论文提出了一种基于结构化预测的选择性伪标记策略，通过无监督聚类分析激活样本在深度特征空间内的固有规律以促进准确伪标记，实验证明该策略表现优于当代最先进方法。

Nov, 2019

通过基于密度的聚类算法提出伪标签课程表，通过高密度值子集进行早期训练，在后期使用低密度值的数据子集，进而改进网络生成伪标签的能力，提高模型的训练效果并实现最先进的性能

Aug, 2019

该论文提出了一种名为跨域自适应聚类的新方法，使用敌对训练产生自适应聚类损失，将未标记目标数据的特征分组到聚类中，并在源域和目标域之间进行聚类特征对齐。使用伪标签扩展了目标域中每个类的标记样本的数量，并产生了更强大的聚类核心，从而实现了半监督领域自适应的最佳表现。

Apr, 2021

该研究论文对深度学习与非监督领域自适应进行了综述并对其中一些方法进行了比较，同时探讨了应用领域及未来研究方向。

Dec, 2018

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

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

本文研究无监督领域自适应，提出了一种将源域和目标域之间的表示进行对齐的方法，从而使目标域数据的分类准确性更高。该方法利用自监督任务对两个域进行训练并成功地泛化到目标域。在实验中，我们获得了四个标准基准测试中的最先进结果，并在分割适应性方面取得了有竞争力的结果。

Sep, 2019