该论文提出了一种新的动态对抗自适应网络（DAAN），旨在在量化评估全局和本地域分布的相对重要性的同时，动态学习域不变表示。DAAN 是首次尝试对深层对抗学习进行动态自适应分布的实践。该方法在真实应用中易于实现和训练，并取得了比现有方法更好的分类准确性，结果表明对抗迁移学习中动态分布自适应的必要性和有效性。

Sep, 2019

本文提出了一种名为平衡分布适应（BDA）的新型迁移学习方法，该方法可以自适应地利用边际和条件分布差异的重要性，并提出了一种新的加权平衡分布适应（W-BDA）算法来解决转移学习中的类别不平衡问题。在多个迁移学习任务中进行的广泛实验表明，与几种先进方法相比，所提出的算法的有效性。

Jul, 2018

本文提出了一种动态域自适应框架（DDA），该框架可以在低资源情况下实现高效的目标推理，并继承域适应所带来的有利泛化能力，同时应用领域混淆约束来提高适应性能。

Mar, 2021

该论文提出了一种名称为 CDDA 的方法，通过最大平均差异度量源和目标域之间的差异，生成具有约束力的潜在特征表示，并提出标签平滑性和几何结构一致性的约束条件，进一步提高其适应领域的区分能力。

Apr, 2017

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

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

本文提出了一种新颖的无监督域自适应方法，通过同时优化理论上建立的误差界的三个项，迭代搜索潜在的共享特征子空间，来降低数据分布差异并增加类间距离，以有效学习目标数据的预测器。同时，还考虑了数据异常值的影响以避免负面知识迁移。实验和分析验证了该方法的有效性和优越性。

Feb, 2018

本文介绍了『Domain Differential Adaptation（DDA）』的框架，该框架通过使用相关任务中的模型直接建模不同领域之间的差异，从而成功地应用于神经机器翻译的领域自适应中，并在多个实验设置中实现比其他替代方法更好的改进效果。

Oct, 2019

本文介绍了多源域适应的概念和相关技术方法，探讨了其在深度学习时代的发展趋势和研究方向，为该领域的研究提供借鉴和参考。

Feb, 2020

在深度学习时代，由于很难获得大规模标记数据来训练先进的深度神经网络，因此将已学习的知识从有标签的源领域转移到无标签或稀疏标签的目标领域成为一种吸引人的替代方法，而多源领域适应则是在收集有不同分布的多个源的标记数据中的一个强大而实用的扩展。在本次调查中，我们首先定义了各种多源领域适应策略。接着，我们从不同的角度系统地总结和比较了现代多源领域适应方法，以及常用的数据集和一个简单的基准测试结果。最后，我们讨论了值得探索的多源领域适应的未来研究方向。

May, 2024