Neste trabalho foi realizado o desenvolvimento de métodos para solucionar o problema de Unsupervised Homogeneous Domain Adaptation que usavam o conceito de pseudo-labels e uma arquitetura de multi-task learning. O objetivo foi verificar se e possível realizar essa adaptação sem usar métricas complexas ou a ideia de confusão de domínio, como alguns métodos propostos na literatura fazem.