Closed-set domain adaptation（闭集领域适应）是迁移学习中的一个子问题，其中我们假设源领域和目标领域的所有类别都是已知的且完全相同的。这意味着在执行领域适应时，源领域和目标领域之间没有新出现或消失的类别。
简单来说，假设我们有一个在源领域（例如，一套特定的图像）上训练过的模型，我们希望将这个模型迁移到目标领域（例如，另一套风格不同的图像），但具有相同的类别标签。在闭集领域适应中，源领域和目标领域的类别标签是完全相同的，而无需处理未在源领域中看到的新类别或已消失的类别。
这与其他领域适应的情况，如open-set domain adaptation（开放集领域适应）或partial domain adaptation（部分领域适应）形成对比，在这些情况下，源领域和目标领域的类别可能不完全匹配。
Open-set domain adaptation（开放集领域适应）是迁移学习中的一个子问题，与closed-set domain adaptation形成对比。在开放集领域适应中，源领域的类别并不完全覆盖目标领域的所有类别。这意味着目标领域可能包含源领域中没有的新的、未知的类别。
这个问题的主要挑战是，当模型遇到目标领域中这些新的、未知的类别时，如何处理它们。一种常见的策略是让模型能够识别出这些新的、未知的类别，而不是错误地将它们分类为已知的类别。
为了说明，假设我们有一个在汽车和自行车的图像上训练的模型（这是我们的源领域）。现在，我们希望将这个模型迁移到一个包含汽车、自行车和飞机的新数据集上（这是我们的目标领域）。在这种情况下，飞机是一个未知的类别，模型之前未曾“见过”。开放集领域适应的目标是使模型能够正确处理这种新出现的类别，而不是错误地将飞机分类为汽车或自行车。
与之形成对比的是closed-set domain adaptation，其中源领域和目标领域的所有类别都是已知的且相同的。
Partial domain adaptation（部分领域适应）是迁移学习中的另一个子问题，位于closed-set和open-set domain adaptation之间。在部分领域适应中，源领域的类别比目标领域的类别要多，但目标领域的所有类别都存在于源领域中。这意味着有一些源领域的类别在目标领域中是不相关的。
主要的挑战在于：模型可能会在源领域中学习到一些类别的特征，这些特征在目标领域中并不适用或不相关。因此，需要采用策略或技术来减少或避免这些不相关类别的影响，确保模型在目标领域中有良好的性能。
为了说明，假设我们有一个在汽车、自行车和飞机的图像上训练的模型（这是我们的源领域）。现在，我们希望将这个模型迁移到一个只包含汽车和自行车的新数据集上（这是我们的目标领域）。在这种情况下，飞机是一个在目标领域中不相关的类别。部分领域适应的目标是确保模型在目标领域中仍然能够很好地识别汽车和自行车，而不受飞机类别的干扰。
这与closed-set domain adaptation（源领域和目标领域的类别完全相同）和open-set domain adaptation（目标领域可能有源领域中没有的新类别）形成对比。