该网络通过三重损失对抗域自适应实现特征、实例和类别级别的对齐，提升跨域场景下的分类性能。
Xiaoxuan, Zhang · Li, Yang · 潘泉 · Chengang, Yu
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2023
在特征、实例和类别三个层面同时对齐不同域的海陆杂波，学习域不变特征。
在六个海陆杂波域自适应场景中与最先进方法对比，实验结果显示分类性能更优。
结合度量式特征级损失、对抗式实例级损失和对抗式类别级损失，多角度促进跨域对齐。