本文提出了一种新的元学习框架，集成对抗域适应网络，旨在提高模型的适应能力并为新类别生成高质量的文本嵌入。在四个基准数据集上进行了大量实验，结果表明我们的方法在所有数据集上都明显优于现有技术，特别是在 20 个新闻组数据集上，1-shot 和 5-shot 分类的准确性从 52.1％提高到 59.6％和从 68.3％提高到 77.8％。

Jul, 2021

针对实际情况中任务分布动态变化和不均衡，本研究提出了一种基于核方法的领域变化检测和难度感知内存管理机制。同时，还引入了一种高效的自适应任务采样方法，最终在新的基准测试中得到了非常好的效果。

Sep, 2021

本文提出了一种自我监督域自适应的通用方法，重点关注简单的预训练任务，如图像旋转预测，运用于对象识别和城市场景语义分割等场景，并提出了预测层对齐和批归一化校准等策略以进一步提高其准确性。实验结果表明自我监督在域自适应方面具有很大的潜力。

Jul, 2019

本文提出 MetaAdapt，一个基于元学习的方法，旨在解决在社交媒体等新兴领域中针对虚假信息检测的数据稀缺性问题，具有更好的领域适应性、优秀的表现和大幅减少的参数。

May, 2023

本文综述了最新的单源深度无监督域适应方法，主要集中在视觉任务中，并讨论了未来研究的新视角。首先介绍了不同领域适应策略的定义和现有基准数据集的描述，然后总结和比较了不同类别的单源无监督域适应方法，包括基于差异性的方法，对抗式鉴别方法，对抗式生成方法和自监督方法，并探讨了未来的研究方向、挑战和可能的解决方案。

Sep, 2020

本文提出了一种通过元学习来实现对新的未见领域进行面部识别的方法，该方法名为 “Meta Face Recognition（MFR）”，该方法利用元优化目标综合源 / 目标域转移，并通过优化多域分布来合并梯度 / 元梯度以提高泛化性能，同时提出了两个用于泛化人脸识别评估的基准，实验结果证实了该方法的优越性能。

Mar, 2020

该论文提出一种基于元学习的框架来进一步增强现有领域适应算法的性能，通过在线的最短路径元学习框架改进了无监督和半监督多源领域适应技术 (DANN，MCD 和 MME)，实验表明达到了多项 DA 基准的最佳效果。

Apr, 2020

本研究提出了基于领域对抗训练、差异最小化和矩匹配方法的三种新的自适应方法，以在多个声学领域中进一步提高自适应性能。实验表明，多种声学环境确实会影响讲话者识别性能，并且领域对抗训练、差异最小化和矩匹配自适应都能在多个声学领域中同时实现有效性能。

Nov, 2022

通过引入迁移学习和元学习以及改进的训练过程包括一阶 MAML 算法和图神经网络模型，本文提出的方法在加上数据增强后，在新的跨领域少样本学习基准上实现了 73.78% 的平均准确度，比既有基准提高了 6.51%。

May, 2020

基于中间表示的领域自适应场景文本识别模型，以达到在各个领域中的高准确性和高效率。

Oct, 2023