1. 面试官：详细解释域自适应的概念和作用，以及其在迁移学习中的重要性。

2. 面试官：举例说明域自适应在实际应用中的挑战和解决方案。

3. 面试官：探讨域自适应算法中的领域间差异是如何被建模和处理的。

4. 面试官：比较迁移学习和域自适应的异同，分析它们在实际问题中的优缺点。

5. 面试官：介绍域自适应算法中的迁移策略，以及如何选择适合特定任务的迁移策略。

6. 面试官：论述域自适应在计算机视觉领域的应用，并说明其中的技术挑战和创新点。

7. 面试官：解释域自适应算法中经典的最大均值差异（MMD）和核匹配两个重要概念及其应用。

8. 面试官：分析域自适应中数据标签不一致导致的问题，并提出解决方法。

9. 面试官：探讨域自适应与领域生成对抗网络（Domanin Generative Adversarial Networks, DANN）的关联和区别。

10. 面试官：阐述域自适应在自然语言处理中的应用以及在语言领域迁移中的挑战。