迁移学习按照学习方式可以分为基于样本的迁移，基于特征的迁移，基于模型的迁移，以及基于关系的迁移。基于样本的迁移通过对源域中有标定样本的加权利用完成知识迁移；基于特征的迁移通过将源域和目标域映射到相同的空间（或者将其中之一映射到另一个的空间中）并最小化源域和目标域的距离来完成知识迁移；基于模型的迁移将源域和目标域的模型与样本结合起来调整模型的参数；基于关系的迁移则通过在源域中学习概念之间的关系，然后将其类比到目标域中，完成知识的迁移。

理论上，任何领域之间都可以做迁移学习。但是，如果源域和目标域之间相似度不够，迁移结果并不会理想，出现所谓的负迁移情况。比如，一个人会骑自行车，就可以类比学电动车；但是如果类比着学开汽车，那就有点天方夜谭了。如何找到相似度尽可能高的源域和目标域，是整个迁移过程最重要的前提。

迁移学习方面，代表人物有香港科技大学的Qiang Yang教授，南洋理工大学的Sinno Jialin Pan，以及第四范式的CEO戴文渊等。代表文献是Sinno Jialin Pan和Qiang Yang的A survey on transfer learning。迁移学习领域的入门手册请见《迁移学习简明手册》。