1. 面试官：解释什么是迁移学习，并举例说明其在深度学习领域的应用。

2. 面试官：介绍迁移学习中的领域适配和特征选择，并说明它们在模型迁移中的重要性。

3. 面试官：讨论在迁移学习中如何处理源域和目标域之间的数据分布差异。

4. 面试官：谈论迁移学习中的领域不变性和领域差异性，并说明它们对迁移学习算法的影响。

5. 面试官：描述领域自适应中的概念漂移，并解释它对模型性能的影响。

6. 面试官：分析并比较有监督、半监督和无监督迁移学习的优缺点。

7. 面试官：探讨领域间迁移学习中的迁移矩阵和对齐方法，以及它们在模型训练中的作用。

8. 面试官：解释领域对抗网络（DANN）在迁移学习中的原理和应用，并说明其优势和局限性。

9. 面试官：探讨多任务学习与迁移学习的关系，以及多任务迁移学习在实际问题中的应用。

10. 面试官：从信息熵的角度讨论迁移学习中的领域适应和领域对抗的方法，以及它们的实际效果。