Domain Adaptation

本质是一个二元分类器

Domain Adaptation技术,也可以看做是 Transfer Learning 的一种
在A任务上学习的技能可以用在B上，一个Domain上学到的用在另一个Domain上

Domain Shift

只有少许标注需要做Adaptation

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怎么用没有标注的资料在Source Domain上训练并用在Target Domain上？

把不一样的地方去掉，只抽取一样的部分。比如去掉颜色，Feature Extractor (network)，最后生成的feature是一样的

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怎么找出这样的一个Feature Extractor呢？

把一个分类器分成Feature Extractor和Label Predictor两部分