الشبكات العصبية العميقة تم استخدامها على نطاق واسع في رؤية الحاسوب. هناك عدة شبكات عصبية عميقة مدرَّبة جيدًا لتحدي تصنيف ImageNet، الذي لعب دورًا مهمًا في التعرف على الصور. ومع ذلك، فإن القليل من الأبحاث قد استكشف استخدام الشبكات العصبية المُعدة مسبقًا للتعرف على الصور في تكيف المجال (domain adaptation). في هذا البحث، نحن أول من استخرج خصائص تمثيلية أفضل من نموذج Inception ResNet المُعد مسبقًا لتكييف المجال. ثم نقدم طريقة معدلة لمطابقة التوزيعات لأغراض التصنيف باستخدام الخصائص المستخرجة. قمنا باختبار نموذجنا باستخدام ثلاثة مجموعات بيانات معيارية (Office+Caltech-10، Office-31، وOffice-Home). أظهرت التجارب الواسعة تحسينات كبيرة (4.8%، 5.5%، و10%) في دقة التصنيف مقارنة بأحدث التقنيات المتاحة.