轉移學習（Transfer Learning, TL）在其他領域如自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）和語音識別（Speech Recognition）中確實能取得類似的成功。這些領域的特點與計算機視覺（Computer Vision, CV）相似，均面臨數據稀缺的挑戰。在NLP中，模型如BERT和GPT系列已經證明了通過在大規模文本數據上進行預訓練，然後在特定任務上進行微調，可以顯著提高模型的性能。這種方法不僅減少了對大量標註數據的需求，還能加速模型的訓練過程。
在語音識別領域，轉移學習同樣有效。研究顯示，通過在大規模語音數據集上訓練的模型，可以將其知識轉移到特定語言或口音的識別任務中，從而提高識別準確率。這些成功案例表明，轉移學習是一種強大的技術，能夠在多個領域中有效地解決數據不足和計算資源有限的問題。