迁移学习是机器学习中的一个研究问题，它侧重于存储在解决一个问题时获得的知识并将其应用于不同但相关的问题。例如，在学习识别汽车时获得的知识可以在尝试识别卡车时应用。这一研究领域与学习转移的心理学文献的悠久历史有一定关系，尽管两个领域之间的正式关系是有限的。