我認為的transfer learning是『如果預測目標的關鍵因子是相同性質的，就可以進行transfer learning』，例如：

1. 圖片：辨識物件的關鍵特徵是線條或輪廓，辨識阿拉伯數字也是，就可以使用imagenet pre-trained model進行transfer learning，盡管兩者毫不相關。
2. 文字：sentiment analysis、NER、Question answering、翻譯...都是transfer learning的任務，可使用同一個pre-trained model，例如GPT、BERT，因為關鍵因子都是詞向量。

學習AI/ML，要有些覺悟，以下是敝人的淺見，提供參考！

須把 AI 當做30歲成年人，具有成熟知識及人格。而 ML 則要當成「學習中」的幼年學童、少年、青年，乃至未出社會仍在學習中的博碩士生。

運用一個模型去處理另一個模型，即便具有遷移學習的「固有模型」能力，但它能處理新模型嗎？這要打大大的問號！

例如要求一位處理食品的專家，去做半導體業的晶圓處理，他/她行嗎？（若能再活30年，也有在涉獵半導體的話，也許能！）

現在運用「震動的固有遷移模型」，試問它本身「具有能辨認」電流特性的相關特徵知識嗎？

提問者自己可分析電流有什麼特徵，是原震動模型須具有的辨認知識呢？

依敝人目前的淺見，就有幾項：壓差(位能、動能、摩擦能等)、頻率、材料類別等

「震動」的固有模型，它應該能辨別「動能」的特徵部份，而了知交流電的存在，但若是要它去辨別「直流電、靜電」這類的，也許就嗝屁了！

當然，若有足夠時間（能活的夠久)、訓練素材、金錢等資源去學習，食品專家還是能變成半導體專家的。