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

该论文提出了一种名为Deep Transfer Network的领域适应框架，其中高度灵活的深度神经网络用于实现分布匹配过程，在分类准确性和执行时间等方面取得了显著的改进。

Mar, 2015

本研究提出一种用于视觉领域适应的CNN架构，利用未标记和稀疏标记的目标领域数据实现域不变性优化并采用软标签分布匹配损失在任务之间传递信息，其在监督和半监督适应设置下都取得了先前发表结果之上的实证表现。

Oct, 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

本文提出了一种高效实现的深度残差校正网络，该网络使用一个残差块与任务特定的特征层插在源网络中，以有效增强从源到目标的自适应性，明确削弱不相关的源类的影响，并设计了一种加权类别域对齐损失以将源和目标之间的两个域耦合起来。在部分，传统和细粒度跨领域视觉识别方面的全面实验表明，DRCN优于竞争的深度域自适应方法。

Apr, 2020

该论文提出了一种基于领域条件自适应网络（DCAN）的深度领域自适应模型，在卷积层之间引入了领域特定的通道激活机制和特征修正块，旨在解决源域和目标域数据分布的差异问题，实验结果表明，该模型在跨领域学习任务上表现优异。

May, 2020

该研究提出了一种基于 Deep Subdomain Adaptation Network (DSAN) 的领域自适应方法，通过使用本地最大平均差异 (LMMD) 对不同领域的相关子域分布进行对齐，从而不需要敌对训练且收敛速度快，在对象识别和数字分类任务中均取得了显着的结果。

Jun, 2021