AdvST: 重访单领域泛化的数据增强

使用可学习参数的语义转换的敌对学习（AdvST）通过对源领域数据进行语义转换增强并学习鲁邦岛移情据从而优化在语义分布上定义的分布鲁邦岛优化目标。与现有方法相比，AdvST 具有竞争力且在 Digits，PACS 和 DomainNet 数据集上获得最佳的平均单域类比性能。