選擇合適的源域和目標域是最大化轉移學習效果的關鍵。首先，源域和目標域之間應該存在一定的相似性，這樣才能有效地轉移知識。例如，在計算機視覺中，如果源域是包含大量標註圖像的通用數據集（如ImageNet），而目標域是特定的醫療影像數據集，則這樣的選擇是合理的，因為兩者都涉及圖像處理。
其次，應考慮源域的數據質量和多樣性。源域的數據應該涵蓋多種情況和變化，以便模型能夠學習到更具泛化能力的特徵。此外，目標域的數據量也應該足夠，雖然轉移學習可以在數據稀缺的情況下運作，但如果目標域的數據過於有限，則可能無法充分利用源域的知識。
最後，進行實驗和調整是必要的。通過不同的源域和目標域組合進行實驗，並根據模型的性能進行調整，可以找到最佳的轉移學習配置。