在遷移學習中應注意以下問題：
目標領域和源領域之間的差異：在遷移學習中，不同的領域可能存在數據分布、特征分布等方面的差異，需要注意這些差異對模型性能的影響。
標簽稀疏性：在遷移學習中，目標領域的標簽可能稀疏，這會影響模型的泛化能力，需要采取相應的策略來解決標簽稀疏性問題。
領域適應：遷移學習中的領域適應問題指的是如何使模型在源領域訓練的知識適應到目標領域上，需要注意如何有效地進行領域適應。
遷移學習策略選擇：在遷移學習中，需要選擇合適的遷移學習策略，如基于實例的遷移、基于特征的遷移、基于模型的遷移等，以提高模型的性能。
避免過擬合：在遷移學習中，需要注意避免模型在目標領域上的過擬合問題，可以采取一些正則化策略或者數據增強等方法來減少過擬合風險。
