域适应方法系列1：Asymmetric Tri-training for Unsupervised Domain Adaptation
1、Asymmetric Tri-training for Unsupervised Domain Adaptation–非对抗方法 研究域适应，都希望能够学到域不变的特征，也就是说，假如现在是分类的任务，希望学习到分类器在不同的域都能够表现良好。实际情况是，这是很难的事情，因为不同域的具有不同的分布，具有各自具体域的特性。关于这方面的解决方法很多，看下本文Asymmetric Tri-training的方法吧
