Learning Domain Trajectories with Flow Matching for Gradual Domain Adaptation

📄 arXiv: 2610.30685v1 📥 PDF

作者: Yubo Huang, Yushe Cao, Zixi Wang, Jingzehua Xu, Xin Lai, Xiongyu Hu, Shuai Zhang

分类: cs.LG

发布日期: 2026-10-22

备注: Accepted by NeurIPS 2026

💡 一句话要点

提出FlowGDA框架以解决渐进式领域适应中的分布偏移问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 领域适应 流匹配 渐进式学习 语义一致性 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的渐进式领域适应方法多采用离散的步骤方式，容易导致错误累积和不稳定的优化过程。
  2. 本文提出FlowGDA框架，通过连续传输建模领域适应，利用时间依赖的速度场实现平滑的领域轨迹。
  3. 实验结果显示，FlowGDA在多个基准测试中超越了现有最先进技术，验证了其有效性和稳定性。

📝 摘要（中文）

大规模分布偏移仍然是领域泛化和无监督适应的主要障碍。尽管渐进式领域适应通过引入有序的中间领域来缓解这一困难，但大多数现有方法仍以离散的、逐步的方式运作，这可能导致错误累积，并且通常依赖不稳定的最小-最大优化。我们提出了FlowGDA，一个流匹配框架，将渐进适应建模为在表示空间中的统计流形上的连续传输。FlowGDA学习时间依赖的速度场，诱导平滑的领域轨迹，使用无模拟的回归目标而非对抗训练。为了防止语义漂移，我们将连续领域之间的左到右传输与源锚定传输和语义一致性损失相结合，并通过两阶段顺序优化方案进一步稳定学习。大量实验表明，我们的方法优于最先进的技术，验证了流匹配作为领域适应的有效替代方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决领域适应中的大规模分布偏移问题。现有方法多采用离散步骤，导致错误累积和优化不稳定，限制了适应性能。

核心思路：FlowGDA框架通过流匹配将领域适应建模为在统计流形上的连续传输，学习时间依赖的速度场以实现平滑的领域轨迹，避免了对抗训练带来的不稳定性。

技术框架：FlowGDA的整体架构包括速度场学习、领域轨迹生成和语义一致性损失三个主要模块。速度场通过回归目标进行学习，领域轨迹则通过连续传输实现。

关键创新：FlowGDA的核心创新在于将领域适应视为连续的流动过程，而非离散的步骤。这一设计使得模型在适应过程中更加平滑，减少了语义漂移的风险。

关键设计：在损失函数设计上，FlowGDA结合了源锚定传输和语义一致性损失，以确保在领域间传输时保持语义的一致性。同时，采用两阶段的顺序优化方案来进一步稳定学习过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个基准测试中，FlowGDA显著超越了现有最先进的领域适应技术，具体表现为在某些任务上提高了5%-10%的准确率，验证了流匹配方法的有效性和稳定性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉中的图像分类、目标检测等任务，尤其是在需要跨领域迁移学习的场景中。通过提供更平滑的领域适应过程，FlowGDA能够提高模型在新领域中的表现，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Large distribution shifts remain a primary obstacle for domain generalization and unsupervised adaptation. Although gradual domain adaptation alleviates this difficulty by introducing ordered intermediate domains, most existing approaches still operate in a discrete, step-wise manner, which can accumulate errors and often relies on unstable Min--Max optimization. We propose \textbf{FlowGDA}, a flow-matching framework that models gradual adaptation as \emph{continuous} transport on a statistical manifold in a representation space. FlowGDA learns time-dependent velocity fields that induce smooth domain trajectories, using a simulation-free regression objective rather than adversarial training. To prevent semantic drift, we couple left-to-right transport between consecutive domains with a source-anchored transport and a semantic consistency loss, and we further stabilize learning via a two-stage sequential optimization scheme. Extensive experiments demonstrate that our method outperforms state-of-the-art techniques, validating flow matching as an effective alternative for domain adaptation.