本篇综述旨在回答分类器如何从源域学习并推广到目标域，分类方法包括基于样本的方法、基于特征的方法和基于推理的方法，文章还探讨了进一步研究所需的一些问题和条件。

Jan, 2019

本研究提出了一种新方法，可以利用特征适应、分布匹配和样本适应，同时考虑样本之间的本地一致性，以保持样本的流形结构。通过学习领域特定的投影，我们的方法适用于同质和异质域适应，并且在包括标准和大规模数据集的五个基准测试上得到了显着的优化。此外，我们还证明了可以通过异质适应来促进深度特征上的准确性。

Jun, 2019

本研究提出了一种通用的归纳偏见，即最小类混淆(MCC)方法，该方法不仅易于收敛，而且可以有效地处理多个不同的领域适应(DA)方案，特别是在Partial-Set和Multi-Target DA两个难度较高的数据集上表现优异。

Dec, 2019

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

该研究关注无监督域自适应问题，提出了一种基于高斯引导潜在对齐方法，通过先验分布间接对齐两个域的潜在特征分布来提高特征对齐性和实现知识转移，并在九个基准数据集上取得了优秀表现。

Jun, 2020

本文通过分析现有的 DA 算法的局限性，构建了更加现实的数据集来评估现有算法并提出了一种新的基于 Instance-based Predictive Behavior Matching 的算法 InstaPBM，实验结果表明 InstaPBM 相对于现有算法具有更强的鲁棒性和更高的分类精度。

Jun, 2020

该研究提出了一种实用的域自适应范式——增量类别域自适应（Class-Incremental Domain Adaptation，CIDA），并且根据理论和实证观察，提出了一种基于样板网络的有效方法，使得在域偏移的情况下可以对目标样本进行分类，并且可以对共享的和新的目标类进行分类，其性能优于CIDA范式中的DA和CI方法。

Aug, 2020

本文介绍了一种自适应积累知识传递框架（A $^ 2$ KT），其中包括自适应积累机制，双特征分类器结构以及最大化聚类中心差异性和最小化聚类紧密度以获得更多领域不变性和任务特定的共享类别数据区分能力，该框架旨在解决部分域适应问题。复杂的实验表明该模型比当前PDA方法表现更优秀。

Aug, 2020

通过定义目标数据的局部关联性并在具有高局部关联性的数据中鼓励标签一致性，基于目标数据的内在结构，以及通过考虑局部邻居、相互邻居和扩展邻域来有效捕捉局部结构，实现了若干2D图像和3D点云识别数据集的最先进性能。

Sep, 2023

针对无监督域自适应问题中由领域间标签偏移引起的复杂条件下的普遍方法，我们全面研究了四种不同的无监督域自适应设置，包括闭集域自适应、部分域自适应、开放集域自适应和通用域自适应，其中来源域和目标域之间存在共同类别和特定类别。基于共同类别的实例概率，我们提出了一种名为无监督域自适应学习实例加权（LIWUDA）的新方法，通过构建加权网络、设计权重最优传输（WOT）和小批量实例的分隔与对齐（SA）丢失来解决这些挑战。通过实验评估，验证了提出的LIWUDA方法的有效性。

Dec, 2023