迁移学习可以使用多种算法，具体选择哪种算法取决于任务的需求、数据的特点以及计算资源。以下是一些常用的迁移学习算法：

AdaBoost

AdaBoost是一种经典的机器学习算法，通过调整源领域和目标领域标签的权重，协同训练得到目标模型。在基于实例的迁移学习中，AdaBoost算法被推广使用。

TrAdaBoost

TrAdaBoost是基于AdaBoost的一种改进算法，专门用于迁移学习任务。它通过调整源领域和目标领域样本的权重来进行协同训练。

卷积神经网络（CNN）

在计算机视觉领域，迁移学习通常通过使用预训练模型来实现。常用的预训练模型包括VGG、Inception、MobileNet等。这些模型在大规模数据集上训练，能够生成高质量的图像特征，从而提高新任务的性能。

迁移成分分析（TCA）

TCA是一种由杨强教授团队提出的经典迁移学习技术，通过降维来减少源域和目标域的数据差异，适用于不同数据分布的领域适应问题。TCA的优点在于实现简单，但计算大矩阵时可能需要较多时间。

神经网络参数迁移

在迁移学习中，可以使用预训练神经网络的前几层参数作为初始参数，然后根据新任务的需求调整最后几层。这种方法可以显著减少训练时间和计算资源。具体实现时，可以选择只训练输出层参数，或者从前往后依次训练所有层。

其他算法

除了上述算法，还有许多其他算法可以用于迁移学习，例如基于特征的迁移学习、基于模型的迁移学习等。这些方法通过不同的方式将源领域的知识转移到目标领域，以提高新任务的性能。

建议

选择合适的算法：根据具体任务的需求和数据特点选择合适的迁移学习算法。例如，在计算机视觉领域，预训练模型如VGG、Inception、MobileNet通常表现出色。

考虑计算资源：一些算法如TCA在计算大矩阵时可能需要较多时间，需要根据可用资源进行选择。

实验验证：在实际应用中，建议通过实验验证不同算法的性能，选择效果最好的方法。