深度迁移学习是指利用在源领域上学到的知识和模型，在目标领域上进行任务迁移的一种机器学习技术。它通常指的是从一个预训练的深度神经网络模型中提取特征，并将这些特征应用于目标领域的相关任务中。

  深度迁移学习的主要思想是，通过在大规模数据集上预训练一个深度神经网络模型，该模型可以学习到对输入数据的高级特征表示。然后，这些学到的特征可以在不同的任务和领域之间进行迁移。

  迁移学习的目的是解决训练数据稀缺或者标注困难的问题，以及在新任务上提高模型的泛化能力。迁移学习可以通过以下几种方式实现：

  1. 特征提取：通过将预训练模型的前几层固定住，提取出输入数据的特征表示，然后将这些特征应用于目标任务中，再进行后续的训练和微调。

  2. 网络微调：对预训练模型进行进一步调整，例如在模型的最后几层或全连接层上加入新的层，然后在目标任务上进行微调。

  3. 无监督预训练：通过在源领域上进行无监督的预训练，学习到对数据的结构化表示，并将这些表示迁移到目标任务上进行有监督的训练。

  深度迁移学习已在多个领域取得了成功，例如图像分类、目标检测、语音识别等。它可以提高模型的泛化性能，减少数据需求，并加速模型训练过程。同时，深度迁移学习也需要注意一些问题，如源领域和目标领域之间的差异性、迁移学习的合理性、领域间的领域距离等。综上所述，深度迁移学习是一种有效的机器学习技术，可以在不同领域的任务中进行知识的迁移和共享。