顶级的深层架构是在大量标记数据上训练的。在某项任务缺少标记数据时，域适应通常提供了一个有吸引力的选择，因为可以获得性质相似但来自不同领域的标记数据(例如合成图像)。在此，我们提出了一种新的领域适应方法，该方法可以训练来自源域的大量标记数据和来自目标域的大量未标记数据(不需要标记的目标域数据)。随着训练的进行，该方法促进了“深度”特征的出现，这些特征(i)对源域上的主要学习任务具有区分能力，(ii)对于域之间的转换不变性。我们表明，这种适应行为可以在几乎任何前馈模型中实现，通过增加少量的标准层和一个简单的新的梯度反转层。由此产生的增强架构可以使用标准的反向传播进行训练。总的来说，使用任何深度学
