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
本文提出了一种无监督领域自适应的方法，利用任务特定的决策边界来解决源和目标域之间的分布问题，通过两个分类器输出的差异来检测远离源支持的目标样本，并通过生成器生成接近源支持的目标特征来最小化差异，该方法在图像分类和语义分割的几个数据集上优于其他方法。
Dec, 2017
本研究从理论和算法角度探讨了无监督域自适应的问题，并引入了一种名为Margin Disparity Discrepancy的新测量方法，成功地将该理论转化为一种对抗学习算法，极大地提高了域自适应的状态。
Apr, 2019
本研究提出了双向生成领域自适应模型，通过一致分类器插值两个中间域来平衡减轻域差异和保留内在结构，使用跨领域对齐约束来进一步增强性能，设计了两个分类器，联合优化以最大化目标样本预测的一致性。广泛的实验证明，我们提出的模型在标准跨域视觉基准上优于现有技术。
Feb, 2020
本文介绍了一种基于MCSD的多类域间自适应的学习方法(Multi-class Domain-adversarial learning Networks （McDalNets）), 通过使用数据相关的 PAC 常数, 研究了其有效性, 并引入了结合了领域混淆和歧视的新型敌对策略的域对称网络（SymmNets）来提高多类域间自适应性能。
本研究通过理论证明了 MMD 对源域和目标域内类距离进行最大化，并连带减少它们的方差以降低特征可分性；同时分析了内类距离和间类距离的关系，提出了一种新的基于判别性 MMD 的方法，实验表明其在几个基准数据集上的效果优于现有方法。
Jul, 2020
本文提出了一种跨域梯度分歧最小化方法，使用聚类自监督学习获得目标伪标签，显式地最小化源样本和目标样本生成的梯度差异，以提高目标样本的准确性，实验证明该方法优于许多先前的最新技术
Jun, 2021
本文提出了一种基于无判别器的对抗学习网络（DALN）的范式，其中分类器被重新利用作为鉴别器，通过统一目标实现了明确的域对准和类别区分，使DALN能够利用预测的鉴别信息进行充分的特征对其。同时，引入了核范数Wasserstein距离（NWD）作为判别准则，无需附加重量剪辑或渐变惩罚策略等要求即可满足K-Lipschitz约束条件，且与现有的UDA算法相比具有更好的性能。
Apr, 2022
我们提出了一种新的双判别器域对抗神经网络，即BACG，通过类级梯度对齐和证据学习理论来解决无监督域适应中的挑战，并且在四个基准数据集上进行的广泛实验和理论分析验证了算法的有效性和健壮性。
Oct, 2023
无监督领域适应问题中，为了准确评估边际和条件分布的差异，我们引入了柯西-斯瓦兹散度，该散度相比于常用的库尔巴克-莱布勒散度提供了更严密的理论广义误差界限，并能方便地用于源领域和目标领域在表示空间中的边际和条件分布差异的估计，而无需任何分布假设。多个示例验证了柯西-斯瓦兹散度在基于距离度量或对抗训练的无监督领域适应框架中的出色性能。
May, 2024