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对抗网络实现特征迁移技术路线：
特征提取器目标：
将源域和目标域样本输入，目标是使得提取的特征与域无关，同时能够正确分类。
分类器目标：
训练源域模型
- 损失函数的目的是：预测的源域分类器标签与真实标签相差尽可能小
域判别器目标：
将源域特征和目标域特征尽可能区分。
- 目标是：分清楚源域与目标域
- 损失函数的目的是：预测的源域判别标签与真实域标签相差尽可能小
最终目标：
通过特征提取器和域判别器之间相互对抗，训练出一个能够提取域不敏感同时有很好分类能力的特征。
- 测试：目标域测试
- 目标：使用训练好的源域分类器，将目标域特征输入得到的标签与真实标签对比，分类尽可能的高
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