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
通过使用对抗生成网络作为跨领域正则化器，研究利用其在排名任务的效果来消除神经表示学习模型在训练过程中学习到的领域特定表示形式，从而在领域之间更好地泛化。
May, 2018
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
本文提出了一种用于区域自适应的主动学习方法，通过使用三阶段的主动对抗训练神经网络（包括不变的特征空间学习阶段、不确定性和多样性准则及其折衷的查询策略，以及使用查询的目标标签重新训练阶段)，该方法可以减少数据标注的工作量，对四个基准数据集进行的实证比较表明了该方法的有效性。
May, 2020
提出了一种基于判别式对抗领域适应 (DADA) 的新型对抗学习方法，其鼓励在输入实例的任何情况下，类别和域预测之间存在相互抑制关系，以解决现有方法中任务和域分类器相互独立导致的收敛问题，该方法能够在实际条件下定义一个最小极值博弈，促进联合分布对齐。除传统的闭集领域适应以外，还将 DADA 扩展到部分和开放集领域适应的极具挑战性的问题设置中，在基准数据集上实验表明了该方法的有效性并达到了三个场景下的最新成果。
Nov, 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
通过利用 Drop to Adapt (DTA) 中的对抗丢失来学习具有判别力的特征，从而在多个实验中实现了稳健的域自适应，提高了图像分类和语义分割任务的一致性性能。
Oct, 2019
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
本文提出了一种新的关系感知对抗域自适应（RADA）算法，通过使用一个单一的多类域鉴别器，强制进行领域对抗训练的同时学习 inter-class 依赖关系结构，并将此结构与从源域的标签预测器中表征出的 inter-class 依赖关系对齐，证明了该方法在改善基准数据集性能方面显著提高了类关系的应用。
May, 2019
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