本文介绍了一种方法，它通过学习领域不变的局部特征模式并联合对齐整体和局部特征统计量，从而进一步实现细粒度特征对齐，并在两个流行的基准数据集上将其与现有的无监督领域适应方法进行比较，证明了我们方法的优越性和对减轻负迁移的有效性。

Nov, 2018

本文提出了一种新颖的领域自适应方法，通过聚类和伪标签匹配等技术，对减少两个领域之间的分布差异，实现了在无监督和有监督领域自适应方面的显着优势。

Mar, 2020

通过联合域对齐和辨别特征学习的方式，可以带来对域对齐和最终任务分类的双重优化。对于视觉和机器学习领域，大部分现有工作只集中在通过最小化不同域之间的分布差异来学习共享的特征表示。然而，本文指出，所有域对齐方法只能减少，而不是消除域移位的情况。因此，我们提出了一种实例和中心的辨别特征学习方法，它们都可以在共享的特征空间中学习到具有更好的类内紧密性和类间可分性的域不变特征。实验表明，在共享的特征空间中学习辨别特征可以显著提高深度域自适应方法的性能。

Aug, 2018

通过深度域自适应进行知识迁移来提高性能，本研究提出了利用半监督学习洞察力设计的分类感知域对抗神经网络以在源域中将目标例子转化为更可分类的区域，并利用建立在通用外观流的三维几何与图像合成的基础上的属性条件换档深度生成对抗网络将源图像转化为多目标图像的意见。

Feb, 2018

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

该研究提出了一种新的框架来缓解图像翻译偏差问题并将不同领域的特征对齐，该框架通过对目标到源的翻译和从预测标签中重构源和目标图像来实现。实验结果表明，该方法在从合成到真实的城市场景理解中具有良好的效果。

Mar, 2020

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

该论文提出了一种介质域方法，使用深度学习、对抗损失等技术实现物体检测领域的域自适应，提高了目标域的检测性能。

Oct, 2019

提出了一种基于黎曼流形学习的概率判别标准，用于使用软标签在目标域上实现可转移性和可区分性，该方法可以处理许多不同的领域自适应问题，并通过大量实验展示出优越性。

Aug, 2020

本文提出了一个更接近实际情况的机器学习问题：“不同领域的特征分布不同，且标签分布不均衡，如何将它们对齐？” 并构建了第一个包括 22 个跨域任务的基准测试数据集，并使用 COAL 模型进行了广泛的实验，发现大部分最新的领域自适应方法在同时具有特征和标签分布变化方面非常脆弱。COAL 模型能够有效地实现特征和标签的对齐，对于该问题的未来研究能提供更好的基准测试数据集。

Oct, 2019