ソースドメインのデータで通常の教師あり学習で行った後、ラベルの無いターゲットドメインのデータでドメイン適応を行う、教師なしドメイン適応の新手法。 ドメイン固有バッチ正規化層（”domain-specific batch normalization”, DSBN） を用いることで複数ドメインに適応できるモデル、および任意の教師なしドメイン適応手法を用いて2段階でこのモデルを学習する手法を提案。