本文介绍了一种自适应积累知识传递框架（A²KT），旨在解决部分域适应问题。该框架通过自适应机制和双特征分类器结构，优化类内紧凑性和类间分离性，从而提升模型的鲁棒性和泛化能力。研究表明，该方法在多个基准数据集上表现优于现有技术，特别是在无监督域适应和跨域知识转移方面取得了显著成果。