في التكيف غير المشرف بين المجالات، من المعروف على نطاق واسع أن خطأ المجال المستهدف يمكن تقليله بشكل قابل للبرهان من خلال وجود تمثيل مدخل مشترك يجعل المجالين المصدر والمستهدف غير قابلين للتمييز بينهما. وقد درست الدراسات الحديثة جدًا أنه ليس فقط مطابقة التوزيعات الحاشية للمدخلات، بل أيضًا تناسق توزيعات النواتج (التصنيفات) هو أمر حاسم. يمكن تحقيق هذا الأخير عن طريق تقليل الاختلاف الأقصى للتنبؤات (المصنفات). في هذه الورقة البحثية، نعتمد على هذا المبدأ، ولكننا نقترح طريقة أكثر نظامية وفعالية لتحقيق اتساق الفرضيات عبر العمليات الجاوسية (GP). تسمح لنا العملية الجاوسية بتعريف أو إثارة فضاء فرضيات للمصنفات من التوزيع اللاحق للدوال العشوائية الكامنة، مما يحول عملية التعلم إلى مشكلة بسيطة لفصل التوزيع اللاحق بمargins كبيرة، وهي أبسط بكثير من الأساليب السابقة التي تعتمد على الأمثلة المعادية. نصيغ هدفًا للتعلم يدفع بشكل فعال التوزيع اللاحق لتقليل الاختلاف الأقصى. ويُظهر هذا أيضًا أنه يعادل زيادة الهوامش وتقليل عدم اليقين في توقعات الفئات في المجال المستهدف، وهو مبدأ معترف به في التعلم التقليدي (شبه المشرف). النتائج التجريبية تدل على أن أسلوبنا مماثل أو أفضل من الأساليب الموجودة على عدة مجموعات بيانات مرجعية للتكيف بين المجالات.