深度迁移学习相比传统方法具有以下几个方面的优势：

  1. 数据效率：深度迁移学习能够充分利用源域数据的信息来帮助目标域任务。传统方法通常需要大量的目标域数据来训练模型，但在很多实际应用中，目标域数据较少，这时候深度迁移学习可以从源域数据中学习到的知识进行迁移，从而在目标域上达到较好的性能。

  2. 模型泛化能力：深度迁移学习能够通过在源域上训练得到的泛化能力强的模型来帮助目标域任务。由于源域和目标域之间的数据分布可能存在差异，传统方法在目标域上可能表现不佳。而深度迁移学习通过共享网络层，可以将源域上学到的知识迁移到目标域上，提高模型对目标域数据的泛化能力。

  3. 避免从零开始：深度迁移学习利用源域数据训练的模型作为预训练模型，可以避免从零开始训练模型。传统方法通常需要从头开始设计和训练模型，这需要花费大量的时间和计算资源。而深度迁移学习可以利用已经训练好的网络权重，加快目标域模型的训练过程。

  4. 解决数据不平衡问题：在一些实际问题中，目标域数据可能存在类别不平衡的情况，即某些类别的样本数量较少。深度迁移学习可以通过源域数据的知识来平衡目标域数据的类别分布，从而提高模型对少数类别的分类性能。

  综上所述，深度迁移学习相比传统方法在数据效率、模型泛化能力、避免从零开始和解决数据不平衡问题等方面具有明显的优势，适用于许多实际应用中数据较少或者目标域与源域数据存在差异的情况。