领域自适应, 即 Domain Adaptation 是迁移学习中很重要的一部分内容，目的是把分布不同的源域和目标域的数据，映射到一个特征空间中，使其在该空间中的距离尽可能近。于是在特征空间中对 source domain 训练的目标函数，就可以迁移到 target domain 上，提高 target domain 上的准确率。
特征映射网络 ，标签分类网络  和域判别网络 。
博弈 对抗（见文章）
《迁移学习》: 领域自适应(Domain Adaptation)的理论分析 - 知乎 (zhihu.com)