在A任务训练出来的模型，在B任务上表现可能并不好，这时要做一些工作，来使得A模型在B任务上的表现提升。领域自适应的方法和GAN方法的思想相似，都是做对抗。
- 有标签的数据
如果有带标签的数据，算是好处理的，只需要拿训练好的模型A在这些数据上跑三四个epoch就行了。 - 无标签的数据
如果B数据集是无标签的数据，可以通过如下图来做，将训练过程分为两个阶段，特征提取阶段和标签预测阶段，我们的目的是在Source和target图片输入网络后，得到的特征要分不出差别。
解决方法是，加入一个Domain Classifier，要使得分类器分不出数据是来自A还是B
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