一方のドメインで対称学習をすると同時にポジティブペア、ネガティブペアのそれぞれの共分散行列を取得し、他方のドメインでミニバッチ単位で、取得した統計情報を利用し対称学習をすることで固有値分解の特性に基づいて分布を近似することで、ドメイン内の特徴量をアライメントする一方で、ドメイン間の違いをポジティブペア、ネガティブペアについて小さくすることで、マルチソースドメイン適応の汎化性能を改善する提案