تسعى الطرق الحالية لتنعيم المجال إلى تعلم ميزات قادرة على التعميم بين المجالات. وغالبًا ما تتطلب هذه الطرق تحديث تصنيف مصدر لتناسب المجال الهدف، ولا تعالج بشكل مناسب التوازن بين المجال المصدر والمجال الهدف. في هذه الدراسة، بدلًا من تدريب تصنيف ليناسب المجال الهدف، نستخدم مكوّنًا منفصلًا يُسمّى "مُصحّح البيانات" لمساعدة التصنيف الثابت للمصدر على استعادة قدرته على التمييز في المجال الهدف، مع الحفاظ على أداء المجال المصدر. عندما تكون الفروق بين المجالين صغيرة، يكون تمثيل التصنيف المصدر كافيًا لأداء جيد في المجال الهدف، ويتفوّق على الطرق القائمة على GAN في مجموعات بيانات الأرقام. أما في حالات أخرى، يمكن للطريقة المقترحة الاستفادة من الصور الاصطناعية المولّدة بواسطة GAN لتعزيز الأداء، وتُحقّق أداءً من الطراز الرائد في مجموعات بيانات الأرقام والتصنيف الدلالي للمناظر المرورية. تُظهر الدراسة التجريبية أن بعض الإشارات المثيرة للاهتمام، التي يمكن تخفيف تأثيرها باستخدام هجمات عدوانية على مصنّفات المجال، تمثل أحد المصادر الرئيسية لانخفاض الأداء تحت تغير المجال.