Cómo cerrar la brecha de conocimiento entre el dominio fuente anotado y el dominio objetivo no etiquetado es un desafío básico para la adaptación de dominio. Los enfoques existentes pueden aliviar esta brecha mediante alineaciones de características entre dominios; sin embargo, alinear características no transferibles puede llevar a un cambio negativo que confunde el aprendizaje de conocimientos en los dominios objetivo. En este documento, se propone una red adversaria triple sobre la base de una atención de alto orden, con la esperanza de resolver el problema. La arquitectura propuesta se centra en la alineación detallada de características mediante una atención híbrida de alto orden utilizando un algoritmo de iteración rápida. Además, se aplica una pérdida ortogonal de dos módulos complementarios para restringir la exclusión mutua de características de primer plano y de fondo. Finalmente, se introduce una estrategia adversaria triple para mejorar aún más la convergencia del entrenamiento para las arquitecturas compuestas. Experimentos numéricos en conjuntos de datos de Dígitos, Office-31 y Office-home ilustran que la red propuesta puede mejorar efectivamente las adaptaciones de dominio de vanguardia con un rendimiento de transferencia superior.