在Keras中實現遷移學習通常涉及使用預訓練的模型作為基礎，并根據新的數據集對其進行微調。以下是一個簡單的示例，演示如何在Keras中實現遷移學習：

1. 導入必要的庫和模塊：

from keras.applications import VGG16
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from keras.optimizers import SGD
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

2. 加載預訓練的VGG16模型并移除頂部的全連接層：

base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

3. 添加新的全連接層，并將其與基礎模型連接起來：

x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

4. 凍結基礎模型的所有層，只訓練頂部添加的全連接層：

for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

5. 編譯模型并訓練：

model.compile(optimizer=SGD(lr=0.0001, momentum=0.9), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=num_train_samples // batch_size, epochs=num_epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=num_val_samples // batch_size)

在訓練過程中，可以根據需要解凍基礎模型的一些層，并進一步微調模型。最后，可以使用訓練好的模型進行預測。