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

本文介绍了对抗学习的方法能够通过一般化的视角更好地理解前面的方法，并提出了一个新的对抗判别域自适应框架，称为ADDA，它将判别建模、解除权重共享和GAN损失结合在一起，优于竞争的域对抗方法，且在标准的跨域数字分类任务和一种新的更难的跨模态物体分类任务中超越了最新的无监督适应结果。

Feb, 2017

本研究使用生成对抗网络（GANs）的目标函数来学习与源数据集不可区分的目标特征，并将其扩展到强制学习通过特征增强在特征空间进行培训的无监督域自适应任务。结果表明，强制进行域不变性和执行特征增强可以导致几个无监督域适应基准测试的优秀或相当的性能。

Nov, 2017

通过集群假设的视角，该研究提出了两个新的模型：结合领域对抗训练和对集群假设违反的惩罚的虚拟敌对领域自适应（VADA）模型以及采用自然梯度步骤进一步减小集群假设违反的Decision-boundary迭代细化训练与教师（DIRT-T）模型。广泛的实证结果表明，这两个模型的组合大大提高了数字，交通标志和Wi-Fi识别领域自适应基准的最新性能。

Feb, 2018

本文针对无监督域适应学习中常见的假设提出了简单反例，证明了这些假设并不足以保证域适应的成功；提出了一种基于信息理论的弱化条件，并证明了任何试图学习不变表示的域适应方法的联合误差都存在一种基本的权衡；最后，通过实验验证了理论结果。

Jan, 2019

该论文提出了一种名为ALDA的新颖领域自适应方法，利用伪标签方法和混淆矩阵相结合，实现特征分布的对齐和目标特征的强分类，并将学习到的混淆矩阵构建为新的损失函数。在四个标准领域适应数据集上较其他已知方法表现更优。

Jan, 2020

本文介绍一种在生成器和鉴别器中均配备 GVB 机制的对抗性领域自适应方法，旨在减少领域特定特征在领域不变表示中的影响，并在三个具有挑战性的数据集上进行的实验表明，该方法优于强竞争对手，并与其他对抗方法协作良好。

Mar, 2020

本文提出了一种基于无判别器的对抗学习网络（DALN）的范式，其中分类器被重新利用作为鉴别器，通过统一目标实现了明确的域对准和类别区分，使DALN能够利用预测的鉴别信息进行充分的特征对其。同时，引入了核范数Wasserstein距离（NWD）作为判别准则，无需附加重量剪辑或渐变惩罚策略等要求即可满足K-Lipschitz约束条件，且与现有的UDA算法相比具有更好的性能。

Apr, 2022

提出了一种新颖的对比对抗训练 (Contrastive Adversarial Training, CAT) 方法，通过利用源域样本来强化和规范目标域的特征生成，以解决领域适应中由于大模型训练和目标域微调缺乏标记数据而导致的问题。该方法可以轻松插入现有模型并显著提高性能。

Jul, 2024