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

通过集群假设的视角，该研究提出了两个新的模型：结合领域对抗训练和对集群假设违反的惩罚的虚拟敌对领域自适应（VADA）模型以及采用自然梯度步骤进一步减小集群假设违反的 Decision-boundary 迭代细化训练与教师（DIRT-T）模型。广泛的实证结果表明，这两个模型的组合大大提高了数字，交通标志和 Wi-Fi 识别领域自适应基准的最新性能。

Feb, 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

本文提出了一种深度域自适应框架，采用鉴别偏差度量，并结合任务驱动域对齐鉴别器和域正则化器，以改进无监督域适应的性能，并在多项标准基准测试中证明了其优于现有技术的一致性。

Sep, 2019

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

提出了一种基于学习的方法，用于直接适应源和目标张量表示，其中引入了一组对准矩阵以将两个领域的张量表示对齐到不变张量子空间，并展示了其在域自适应的卷积激活方面具有最佳性能。

Jul, 2017

该研究提出了一种名为 DisClusterDA 的新方法，将无监督领域适应问题重新表述为目标数据的判别式聚类，使用基于熵最小化、软 Fisher 准则和质心分类的聚类目标自适应地过滤目标数据来蒸馏判别式源信息，同时结合并行的受监督学习目标来训练网络，经过对 5 个基准数据集进行的实验表明，DisClusterDA 在这些数据集上的表现优于现有的方法。

Feb, 2023

该论文提出了一种在无监督领域适应的情况下，采用自我监督学习的对比方法以减少培训和测试集之间的领域差异，实现了简单而有效的领域对齐框架 CDCL，并使用伪标签进行评估， 这种方法可以应用于无需数据源的情况并在图像分类方面取得了最先进的性能。

Jun, 2021

本文提出了一种基于分类级别对抗网络和协同训练方法的非监督域自适应语义分割模型，通过加强对局部语义一致性的控制来优化全局对齐策略，取得了与当前领先技术水平相当的分割精度。实验任务包括 GTA5->Cityscapes 和 SYNTHIA -> Cityscapes 两种不同的领域自适应任务。

Sep, 2018

本文提出一种名为 3CATN 的方法，利用条件生成对抗网络和特征翻译实现跨域知识转移，解决了当前生成对抗模型中平衡挑战的致命弱点，并在大量实验中展现了当前最先进的表现。

Sep, 2019