除了概率空間，還有其他幾種表示空間可以用於領域自適應：
特徵空間：特徵空間是最常見的表示空間之一，許多領域自適應方法（如最大均值差異（MMD）和對抗性學習）都是基於特徵空間進行的。通過對源域和目標域的特徵進行對齊，可以減少域間的差異，從而提高模型的泛化能力。
潛在空間：潛在空間是通過自編碼器或生成對抗網絡（GAN）等模型學習到的隱藏表示。這種空間能夠捕捉到數據的潛在結構，並且可以用於生成新的樣本或進行數據增強，從而提高模型的適應性。
圖結構空間：在某些應用中，數據可以被表示為圖結構，這樣可以利用圖神經網絡（GNN）進行領域自適應。通過在圖結構上進行信息傳遞，可以更好地捕捉到數據之間的關係，從而提高模型的性能。
多維嵌入空間：在多任務學習中，可以使用多維嵌入空間來同時考慮多個任務的特徵。這樣可以促進不同任務之間的知識共享，從而提高模型在目標域的表現。