本文提出了一个鲁棒的部分领域自适应（PDA）框架，通过结合鲁棒的目标监督策略来缓解负迁移问题。它利用集成学习并包括多样的、互补的标签反馈，减轻了错误反馈的影响并促进了伪标签的改进。与仅依赖于分布对齐的一阶矩不同，我们的方法通过源样本原型和高置信度目标样本，在域不变的方式下提供了明确的目标来优化类内紧凑性和类间分离性。值得注意的是，我们通过先验地推断源样本原型来确保源数据的隐私，从而在自适应阶段不需要访问源数据。我们进行了一系列全面的实验证明分析，涵盖了一系列部分领域自适应任务。对基准数据集的全面评估证实了我们的框架的增强鲁棒性和泛化性，展示了其相对于现有最先进 PDA 方法的优越性。

Sep, 2023

本文通过提出 Example Transfer Network（ETN）的方法，使得源域与目标域的表示更具有代表性而形成一种权衡，从而在部分领域适应任务中取得最新的成果。

Mar, 2019

本文介绍了一种简单而有效的基于自适应学习的域自适应方法，称为自适应迁移分类器学习（SP-TCL），用于解决弱监督下的部分域自适应问题，通过精心设计的损失函数发现准确知识并在遵循自适应学习方案下从源域中迭代地排除示例，实现了目标域的成功适应，多项基准测试结果表明 SP-TCL 在多个广义域适应任务中明显优于现有方法。

Jun, 2024

本文提出部分域自适应作为一种新的域自适应场景，旨在将现有大型域中的深度模型转移到未知小型域中，通过下调异常源类别数据来训练源分类器和域对手，同时匹配共享标签空间中的特征分布来同时缓解负迁移并促进正迁移，实验证明这种方法在多个数据集上的部分域自适应任务中超越了现有的最先进结果。

Aug, 2018

该研究提出了一种新的两阶段学习过程，以实现无监督域适应并实现源自由部署。在采购阶段，通过利用现有的源数据，在新颖的生成分类器框架中增强了模型拒绝源外分布样本的能力；在部署阶段，通过使用命名为源相似度度量的新型实例级加权机制，提出了一个简单而有效的源自由自适应目标，以设计一个统一的自适应算法，该算法可在各种范畴差异下运作，并实现了卓越的域适应性能。

Apr, 2020

提出了一种新的多源域自适应方法 Pseudo Target for MDA (PTMDA)，采用敌对学习与度量约束将每组源和目标域映射到特定的子空间，并构造了一系列伪目标域进行训练以提高性能。此外，为提高深度神经网络的传递性，用有效的匹配规范化层代替传统批规范化层，给出理论分析和实验探究证明了该方法的有效性。

Feb, 2022

该研究提出一种名为 Auxiliary Target Domain-Oriented Classifier (ATDOC) 的模型，旨在解决在无监督域适应中伪标签分布偏移和分类器偏置的问题。该模型基于最近邻居和内存机制，在多种领域适应基准和半监督任务上显着优于领域对齐技术和先前的半监督技术。

Jul, 2020

本文提出了一种基于伪领域生成的领域增强领域自适应方法（DADA），通过生成与目标域差异更小的伪领域，减小跨域偏差，进而增强知识转移过程并将标签方法应用于 DADA 模型中，结果表明该模型优秀。

Feb, 2022

针对部分领域自适应 (PDA) 问题，我们提出了一种基于加强学习的转移网络 (RTNet)，利用高层次和像素级别信息进行数据选择，并在共享标签空间中最小化域之间的差异，具有良好的性能表现。

May, 2019

该论文探讨了基于梯度的角度重新思考域自适应算法优化方案的问题，并提出了 Pareto Domain Adaptation 方法来协作优化所有训练目标，提高目标分类精度

Dec, 2021