La adaptación de dominio tiene como objetivo aprender de manera efectiva de dos dominios con distribuciones diferentes, resolviendo problemas de etiquetado; sin embargo, los métodos tradicionales asumen que los datos fuente y objetivo son datos de distribución que comparten las mismas etiquetas. En la práctica, los datos Fuera de Distribución (OOD) que no comparten etiquetas con los datos existentes también pueden recopilarse durante el proceso de recopilación de datos objetivo. Estos datos OOD introducen ruido y confusión, lo que lleva a un rendimiento disminuido durante la adaptación.