التكيف الإحصائي والتكيف العدواني يُعدان حاليًا فئتين واسعتين من هياكل الشبكات العصبية في تكييف المجال العميق غير المُعلَّم. وقد أصبح الأخير المعيار الجديد بفضل قوته النظرية الجيدة وأداؤه التجريبي المتميز. ومع ذلك، توجد نقطتان ضعف في هذه الأساليب. أولاً، تشير الدراسات الحديثة إلى أن هذه النهج تركز بشكل مفرط على الميزات القابلة للنقل بسهولة، مما يؤدي إلى إهمال المعلومات التمييزية المهمة. ثانيًا، يُعد تدريب الشبكات العدوانية تحديًا كبيرًا. وقد تناولنا المشكلة الأولى من خلال مواءمة الخصائص الطيفية القابلة للنقل داخل نموذج عدواني، بهدف تحقيق توازن بين التركيز على الميزات القابلة للنقل بسهولة والميزات التمييزية الضرورية، وفي الوقت نفسه تقييد تعلم المعاني الخاصة بالمنطقة من خلال اعتبارات الصلة. أما المشكلة الثانية، فقد قمنا بتعزيز استقرار عملية تدريب شبكات المُميِّز (discriminator) باستخدام التطبيع الطيفي (Spectral Normalization)، وذلك من خلال الاستفادة من خصائص المشتقات المستمرة ليبشيتز (Lipschitz continuous gradients). ونقدم تقييمًا نظريًا وتجريبيًا لنهجنا المُحسَّن، ونُظهر فعاليته في دراسة الأداء على مجموعات بيانات معيارية قياسية مقارنةً بطرق متقدمة أخرى متعددة.