（2）决定采用什么样的自适应方法（度量准则），这决定了网络的泛化能力。早期的研究者在2014年环太平洋人工智能大会（Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence，PRICAI）上提出了名为DANN（Domain Adaptive Neural Networks）的神经网络[Ghifary et al.，2014]。DANN的结构异常简单，它只由两层神经元——特征层神经元和分类器层神经元组成。作者的创新之处在于，在特征层后加入MMD适配层，用来计算源域和目标域的距离，并将其加入网络的损失中进行训练。但是，由于网络太浅，表征能力有限，故无法很有效地解决领域自适应问题。因此，后续的研究者大多都基于其思想进行改进，如将浅层网络改为更深层的AlexNet、ResNet、VGG等，将MMD换为多核MMD等。下面将介绍几种常见的深度网络自适应方法。▊ 基本方法（1）DDC方法。加州大学伯克利分校的Tzeng等人首先提出了DDC（Deep Domain Confusion）方法来解决深度网络的自适应问题[Tzeng et al.，2014]。DDC方法遵循了上面讨论过的基本思路，采用了在ImageNet数据集上训练好的AlexNet网络进行自适应学习[Krizhevsky et al.，2012]。下图是DDC方法示意图。DDC方法固定了AlexNet的前7层，在第8层（分类器前一层）上加入了自适应的度量。自适应度量方法采用了被广泛使用的MMD准则。 为什么选择倒数第2层？DDC方法的作者在文章中提到，他们经过多次实验，在不同的层进行了尝试，最终发现在分类器前一层加入自适应可以达到最好的效果。这与我们的认知也是相符合的。通常来说，分类器前一层即特征，在特征上加入自适应，也正是迁移学习要完成的工作。（2）DAN方法。清华大学的龙明盛等人于2015年发表在ICML（Internation Conference on Machine Learning）上的DAN（Deep Adaptation Networks）方法对DDC方法进行了几个方面的扩展[Long et al.，2015a]。首先，有别于DDC方法只加入一个自适应层，DAN方法同时加入了3个自适应层（分类器前3层）。其次，DAN方法采用表征能力更好的多核MMD（MK-MMD）度量来代替DDC方法中的单核MMD[Gretton et al.，2012]。最后，DAN方法将多核MMD的参数学习融入深度网络的训练中，并且未额外增加网络的训练时间。DAN方法在多个任务上都取得了比DDC方法更好的分类效果。为什么适配3层？原来的DDC方法只适配了1层，现在DAN方法基于AlexNet网络，适配最后3层（第6、7、8层）。因为Jason在文献[Yosinski et al.，2014]中已经提出，网络的迁移能力从这3层开始就会有特定的任务倾向，所以要着重适配这3层。至于别的网络（如GoogLeNet、VGG等）是不是适配这3层就需要通过自己的实验来验证，要注意的是DAN方法只关注AlexNet。DAN方法示意图如下。（3）同时迁移领域和任务的方法。DDC方法的作者Tzeng在2015年扩展了DDC方法，提出了领域和任务同时迁移的方法[Tzeng et al.，2015]。他提出网络要进行两部分迁移。一是域迁移（Domain Transfer），尤其指适配边缘分布，但没有考虑类别信息。域迁移就是在传统深度网络的损失函数上，再加一个混淆损失（Confusion Loss）函数，两个损失函数一起计算。二是任务迁移（Task Transfer），就是利用类别之间的相似度进行不同任务间的学习。举个类别之间相似度的例子：杯子与瓶子更相似，而它们与键盘不相似。现有的深度迁移学习方法通常都只考虑域迁移，而没有考虑类别之间的信息。如何把域迁移和任务迁移结合起来，是一个需要研究的问题。Tzeng针对目标任务的部分类别有少量标签，剩下的类别无标签的情况，提出名为域迁移和任务迁移的联合CNN体系结构（Joint CNN Architecture For Domain and Task Transfer）。其最大的创新之处在于，提出现有的方法都忽略了类别之间的联系，并提出在现有损失函数的基础上还要再加一个软标签损失（Soft Label Loss）函数。意思就是在源域和目标域进行适配时，也要根据源域的类别分布情况来调整目标域。相应地，他提出的方法就是把这两个损失函数结合到一个新的CNN网络上，这个CNN是基于AlexNet修改而来的。总的损失函数由3部分组成，第1部分是普通训练的损失函数，第2部分是域自适应的损失函数，第3部分是目标域上的软标签损失函数。下图为同时迁移领域和任务的方法示意图。该网络由AlexNet修改而来，前面几层无变化，区别是在fc7层后面加入了一个域分类器，在该层实现域自适应，在fc8层后计算网络的损失函数和软标签损失函数。那么什么是软标签损失？软标签损失就是不仅要适配源域和目标域的边缘分布，还要把类别信息考虑进去。具体做法如下，在网络对源域进行训练时，把源域中的每一个样本处于每一个类的概率都记下来，然后，对于所有样本，属于每一个类的概率就可以通过先求和再求平均数得到。下为软标签损失示意图。这样做的目的是，根据源域中的类别分布关系，来对目标域做相应的约束。（4）JAN方法。DAN方法的作者龙明盛2017年在ICML上提出了JAN（Joint Adaptation Networks）方法[Long et al.，2017]，在深度网络中同时进行联合分布的自适应和对抗学习。JAN方法将只对数据进行自适应的方式推广到了对类别的自适应上，提出了JMMD度量（Joint MMD）。下为JAN方法示意图。（5）AdaBN方法。与上述研究选择在已有网络层中增加适配层不同，北京大学的H Li和图森科技的N Wang等人提出了AdaBN（Adaptive Batch Normalization）方法[Li et al.，2018]，其通过在归一化层加入统计特征的适配来完成迁移。下图是AdaBN方法示意图。
▊ 核心方法（1）DANN方法。Yaroslav Ganin等人首先在迁移学习中加入了对抗机制，并将他们的网络称为DANN（Domain-Adversarial Neural Networks）方法[Ganin et al.，2016]。在此研究中，网络的学习目标是，生成的特征尽可能帮助区分两个领域的特征，同时使判别器无法对两个领域的差异进行判别。该方法的领域对抗损失函数表示为：
其中
（2）DSN方法。来自Google Brain的Bousmalis等人提出DSN（Domain Separation Networks）方法对DANN进行了扩展[Bousmalis et al.，2016]。DSN方法认为，源域和目标域都由两部分构成：公共部分和私有部分。公共部分可以学习公共的特征，私有部分用来保持各个领域独立的特性。DSN方法进一步对损失函数进行了定义。
其具体含义如下。 为网络常规训练的损失函数。 为重构损失函数，确保私有部分仍然对学习目标有作用。公共部分与私有部分的差异损失函数。 源域和目标域公共部分的相似性损失函数。如下是DSN方法示意图。（3）SAN方法。清华大学龙明盛等人2018年发表在CVPR（Computer Vision and Pattern Recognition）上的文章提出了部分迁移学习（Partial Transfer Learning）。作者认为，在大数据时代，通常我们会有大量的源域数据。这些源域数据与目标域数据相比，在类别上通常更为丰富。例如，基于ImageNet训练的图像分类器，必然是针对几千个类别进行的分类。在实际应用时，目标域往往只是其中的一部分类别。这样就会带来一个问题：那些只存在于源域中的类别在迁移时，会对迁移结果产生负迁移影响。这种情况是非常普遍的，因此，就要求相应的迁移学习方法能够对目标域选择相似的源域样本（类别），同时也要避免负迁移。但是目标域通常是没有标签的，因此我们并不知道它和源域中哪个类别更相似。作者称这个问题为部分迁移学习（Partial Transfer Learning）。Partial即只迁移源域中和目标域相关的那部分样本。下图展示了部分迁移学习示意图。作者提出了名为选择性对抗网络（Selective Adversarial Networks，SAN）的方法来处理选择性迁移问题[Cao et al.，2017]。在该问题中，传统的对抗网络不再适用。所以需要对其进行一些修改，使它能够适用于选择性迁移问题。
