في هذا العمل، نربط بين مفهومين مختلفين للتكيف غير المشرف بين المجالات: مواءمة توزيع الخصائص بين المجالات باستخدام الحد الفاصل المحدد للمهمة ومقياس وايسيرشتاين (Wasserstein). تم تصميم الاختلاف المقترح لدينا، وهو الاختلاف الواطسوني المقطّع (Sliced Wasserstein Discrepancy - SWD)، لالتقاط المفهوم الطبيعي للاختلاف بين مخرجات تصنيفات مهمة معينة. يوفر هذا الاختلاف إرشادًا هندسيًا ذا معنى للكشف عن العينات المستهدفة التي تبعد عن دعم المصدر ويجعل من الممكن تحقيق موائمة التوزيع بكفاءة بطريقة قابلة للتدريب من البداية إلى النهاية. في التجارب، نتحقق من فعالية وشمولية طريقتنا في مجال التعرف على الأرقام والعلامات، تصنيف الصور، تقسيم الدلالة (semantic segmentation)، وكشف الأشياء.