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

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

该文章研究了无监督领域自适应的问题，提出一种新的方法，该方法同时学习 domain-invariant features 和 discriminative features，并且以信息论度量作为优化目标，在目标域和源域中训练分类器。经过实验验证，该方法在物体识别和情感分析等任务中表现出了明显的优势。

Jun, 2012

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

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

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

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

提出了一种积极学习的方法，通过敌对领域自适应（AADA）进行表示转移，其探索了两个相关问题之间的双重性：敌对领域对齐和重要性采样来适应跨域模型， 以及将两种方法结合在一个框架中进行领域自适应和转移学习，当源域有许多标记示例而目标域没有时，它提供了重要的改进。

Apr, 2019