当我们的训练数据（source domain）与测试数据（target domain）不是同分布或者存在差异时，如下图，需要域自适应技术。

我们对target domain可能有一些认识：

如果target domain有少量数据但是有标签，我们可以在source domain训练完后对模型进行fine-tune。
如果target domain有大量数据但是没标签，我们可以使用如下模型：

其中，特征提取器提取特征，目标是使判别器判断不出特征是属于source domain还是target domain，此外，特征提取器还要保证label predictor能够尽可能地预测出数字。