Domain Adaptation学术上有哪些方向，还有哪些可做的地方？

列几个个人认为的新方向：

• 相对新的坑： Domain generalization (领域泛化)，在DA的基础上更进一步，拿不到test data如何让模型更泛化？可以看我最新写的综述：
• 王晋东不在家：《小王爱迁移》系列之二十八：一篇综述带你全面了解迁移学习的领域泛化(Domain Generalization)
• 文章链接：Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization
• 王晋东不在家：《小王爱迁移》系列之39：充分挖掘域不变特征的域泛化DIFEX (TMLR'22)
• 时间序列上的迁移学习/OOD：
• 王晋东不在家：《小王爱迁移》系列之32：时间序列预测新范式——基于迁移学习的AdaRNN方法
• ICLR'23：Out-of-Distribution Representation Learning for Time Series Classification
• 与 domain adaptation 联系紧密的半监督学习：
• 王晋东不在家：ICLR 2023半监督学习最高分论文FreeMatch: 自适应阈值法
• 王晋东不在家：NeurIPS 2022 | Unified SSL Benchmark：首个将视觉、语言和音频分类任务进行统一的半监督分类学习基准
• 王晋东不在家：NeurIPS 2021 | 助力半监督学习：课程伪标签方法FlexMatch和统一开源库TorchSSL
• 个性化联邦学习：
• 王晋东不在家：《小王爱迁移》系列之38：个性化联邦学习介绍及开源代码库PersonalizedFL
• 老问题、新办法：我们在尝试将元学习与domain adaptation结合起来，使DA不依赖于定义好的分布度量函数，而是自动地从数据中学习。看这两篇文章：
• Learning Invariant Representations across Domains and Tasks
• Learning to Match Distributions for Domain Adaptation
• 新的理论视角：与因果推断(causal inference)进行结合，统一地解决DA和DG问题：
• Learning Causal Semantic Representation for Out-of-Distribution Prediction
• 新的时代背景：与安全的结合，构造安全迁移学习：
• 王晋东不在家：《小王爱迁移》系列之36: ICSE 22 | 迈向更安全的迁移学习

与此同时，近几年出现了一些“新”DA setting，和已有的机器学习setting进行组合，方法上也方便直接进行A+B / A for B，技术难度普遍不高，实乃发文章利器。这些新setting包括但不局限于：

• Federated domain adaptation：与联邦学习结合，目前炙手可热的领域
• Continual / lifelong domain adaptation：与持续学习结合
• Online / incremental domain adaptation：与在线和增量学习结合
• Partial / open set / universal domain adaptation：开放集的领域自适应问题
• Self-supervised / contrastive domain adaptation: 与自监督学习的结合
• Few-shot domain adaptation: 与few-shot learning的结合

我们可以很轻松地将上述的setting再进行结合，做一个Federated continual partial self-supervised domain adaptation方向，绝对没人做过，benchmark一片空白 :)

可以直接预测到即将出现的工作：

• Vision transformer-based domain adaptation: 与vision transformer结合 【2022-04更新：已在CVPR-22中见到相关paper被录用】
• Hierechical domain adaptation with vision Transformer: 最近大热的ViT
• 待续

总结：DA领域发展已有数十年，相关工作层出不穷。咋看之下，DA“已死”。但是，相信大家通过我们上面的分析，能够认识到此领域还有很多新的学术方向可以探索。

希望大家能够在老问题上勇于开拓新战场、勇于提出新问题；能在满足毕业和工作要求的基础上，做出好的工作来。