域自适应（Domain Adaptation）是迁移学习（Transfer Learning）的一种重要方法，旨在解决源域（source domain）和目标域（target domain）之间的数据分布差异问题。在这种情况下，源域和目标域共享相同的特征空间和类别空间，但它们的联合概率分布不同，即 Ps(x,y)≠Pt(x,y) 。域自适应的目标是利用源域中的大量标记数据来提升目标域模型的性能，即使目标域没有或只有少量标记样本 。
具体来说，域自适应的核心思想是通过学习新的特征表达或调整模型参数，使得源域和目标域的数据在特征空间中更接近，从而减少两域之间的分布差异 。这种方法通常包括以下几种技术：
- 基于差异的域自适应：通过最小化源域和目标域之间的某种差异性准则，使得两个域的数据分布更加一致 。
- 基于对抗的域自适应：利用对抗网络（GAN）等技术，训练一个判别器来区分源域和目标域的数据，同时训练一个生成器来使源域数据在特征空间中更接近目标域 。
- 基于重构的域自适应：通过重构技术将源域数据映射到目标域的特征空间中，从而实现域自适应 。
此外，根据目标域中标签的可获得性，域自适应可以分为监督域自适应（SDA）、无监督域自适应（UDA）、半监督域自适应（SSDA）和弱监督域自适应（WSDA）等类型 。这些方法在医学图像分析、行人重识别、联邦学习等领域得到了广泛应用 。
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