ドメイン適応と汎化のための事前学習について詳細な分析を行った最初の研究である．

得られた知見としては「ドメイン転移のための強力な事前学習に必要な要素は，ドメインに依存する」「事前学習は，対象ベンチマークや適応方法，ネットワークの深さによって有効性が異なる」「SOTAの事前学習を用いるだけで，すべてのドメイン適応手法ベースラインを上回る」が挙げられる．また，最新の事前学習の実験では、時代遅れのDA法が最新のDA法よりも良い性能を示した．