在迁移学习中，数据选择方法可以根据不同的情况和需求进行选择。下面列举了几种常见的数据选择方法：

  1. 直接使用源领域数据：将源领域的全部数据直接用于目标领域的模型训练。这种方法适用于源领域和目标领域的数据分布相似或接近的情况。

  2. 选择一部分源领域数据：从源领域的数据中选择一部分样本作为源领域数据，然后再进行目标领域的模型训练。这种方法适用于源领域数据量过大，或者源领域和目标领域的数据分布存在一定差异的情况。

  3. 源领域数据和目标领域数据共同参与训练：将源领域数据和目标领域数据合并，一起参与目标领域的模型训练。这种方法适用于源领域和目标领域的数据分布存在差异，但是可以通过共同参与训练来减小差异的情况。

  4. 重采样：对源领域数据和目标领域数据进行采样，使得两个数据集之间的样本数量相等或接近，并保持数据分布的一致性。这种方法适用于源领域数据和目标领域数据量差异较大的情况。

  5. 迁移样本选择：根据目标任务的需求，选择与目标任务相关的源领域样本进行迁移学习。这种方法适用于源领域的数据比较丰富，但与目标任务相关性较低的情况。

  需要注意的是，在选择数据的过程中，要考虑源领域和目标领域的数据分布、数据量、相关性等因素，以及目标任务的需求，选择合适的数据选择方法。同时，数据选择方法的选择也可能涉及到与特定的迁移学习算法相结合，以获得更好的迁移效果。