Transfer Learning beruht auf der einfachen Idee, das in anderen Konstellationen erworbene Wissen (Quellen) zur Lösung eines bestimmten Problems (Ziel) erneut zu nutzen. In diesem Zusammenhang lassen sich verschiedene Ansätze unterscheiden, je nachdem, was man übertragen möchte, wann und wie man den Transfer durchführt. Insgesamt können wir drei Arten von Transfer Learning unterscheiden:
1. Inductive Transfer Learning, oder induktives Transferlernen
In dieser Konfiguration sind die Quell- und Zieldomänen gleich (dieselben Daten), aber die Quell- und Zielaufgaben sind unterschiedlich, aber nahe beieinander. Die Idee besteht nun darin, bestehende Modelle zu nutzen, um den Anwendungsbereich möglicher Modelle vorteilhaft einzuschränken (Modellverzerrung), wie in der folgenden Abbildung dargestellt.