本发明公开了基于特征和标签空间动态对齐的域适应图像分类方法，包括如下步骤：(1)将源域图像和目标域图像输入到对抗无监督域适应模型，利用特征提取器提取高维特征，利用源域图像及对应标签训练分类器；(2)对高维特征的特征空间进行子域对齐，通过标签空间进行域对齐；(3)将域对齐之后高维特征输入到判别器进行域判别；(4)将判别之后的图像输入分类器，度量源域和目标域之间的子域分布距离，动态调整域适应与域判别之间的关系权重。本发明首次利用源域和目标域之间的子域分布距离，动态调整域适应与域判别之间的关系权重，让域适应能力和域判别能力达到平衡，以实现对目标域样本的精确标记工作，使得模型泛化能力更强。