本文介绍了多源域适应的概念和相关技术方法，探讨了其在深度学习时代的发展趋势和研究方向，为该领域的研究提供借鉴和参考。

Feb, 2020

在深度学习时代，由于很难获得大规模标记数据来训练先进的深度神经网络，因此将已学习的知识从有标签的源领域转移到无标签或稀疏标签的目标领域成为一种吸引人的替代方法，而多源领域适应则是在收集有不同分布的多个源的标记数据中的一个强大而实用的扩展。在本次调查中，我们首先定义了各种多源领域适应策略。接着，我们从不同的角度系统地总结和比较了现代多源领域适应方法，以及常用的数据集和一个简单的基准测试结果。最后，我们讨论了值得探索的多源领域适应的未来研究方向。

May, 2024

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

该论文提出了一种新的多源蒸馏领域自适应（MDDA）网络，该网络考虑了多个源和目标之间的不同距离以及源样本与目标样本的不同相似性，通过预先训练源分类器、将目标映射到每个源的特征空间、选择最近的源样本进行微调和使用不同的域权重对不同预测进行聚合等四个阶段实现。实验表明，该方法明显优于现有的方法。

Nov, 2019

本论文提出了一种新的多源域自适应的一般化界限，并使用对抗神经网络学习特征表示，取得了在情感分析、数字分类和车辆计数等数据集上显著的适应性表现。

May, 2017

本文提出了一种动态域自适应框架（DDA），该框架可以在低资源情况下实现高效的目标推理，并继承域适应所带来的有利泛化能力，同时应用领域混淆约束来提高适应性能。

Mar, 2021

本文提出了一种统一的域自适应集成学习（DAEL）框架，通过在多源场景中专用于某个领域的分类器头，以及使用 CNN 特征提取器共享的方式来解决使用多源未标记数据的多源无监督域自适应（UDA）问题和域通用性（DG）问题，来提高 DAEL 模型在 UDCA 数据集和 DG 数据集上的表现。

Mar, 2020

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

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

本文提出了一种采用语义条件分布相似性来聚合多源领域的方法，同时在三种常用的场景下选择相关源的框架，并通过实验验证了该方法的有效性。

May, 2021