1??基于预训练模型的微调： 微调是迁移学习中最常用的策略之一。可以利用在大规模数据集（如ImageNet）上预训练的深度神经网络（例如ResNet或BERT），然后将其微调以适应特定的任务或数据集。这种方法特别适用于数据量较少的任务，因为预训练模型已经学习了丰富的特征表示，可以显著提高新任务的学习效率和性能。
2??多任务学习与迁移学习的结合： 多任务学习旨在同时学习多个相关任务，从而改善每个单独任务的性能。通过结合MTL和迁移学习，可以设计一种共享底层表示的模型，同时在多个任务上进行微调。这种方法可以提高模型在相关任务上的泛化能力，并减少对大量标注数据的依赖。
3??利用对抗性迁移学习提高泛化能力： 对抗性迁移学习是一种新兴技术，旨在通过最小化源域和目标域之间的分布差异来提高模型的泛化能力。这可以通过使用对抗性网络来实现，其中一个网络试图区分源域和目标域的数据，而另一个网络试图生成无法区分的表示。这种方法在处理域适应问题时尤为有效。
4??利用自监督迁移学习解决标注数据不足的问题： 自监督学习是一种通过从数据本身生成标签来训练模型的方法。结合自监督学习和迁移学习，可以在没有大量标注数据的情况下训练有效的模型。例如，可以先在一个较大的未标注数据集上训练一个自监督模型，然后将学到的表示迁移到特定任务上。
5??探索元学习在迁移学习中的应用： 元学习，或“学会学习”，是一种旨在提高模型适应新任务的能力的技术。在迁移学习的背景下，元学习可以被用来快速适应新域或新任务。通过在一系列相关任务上训练，模型可以学习如何有效地调整其参数以适应新任务，这对于那些需要快速适应变化环境的应用来说非常有价值。