是的 - 迁移学习和分布转换之间的一个区别是不同数据集的意图和知识。

迁移学习有很多种。有时模型在一个数据集上进行训练，然后在没有额外训练的情况下应用于另一个数据集。当第二个数据集上没有标签时必须是这种情况。其他时候，模型在一个数据集上进行训练，然后在另一个数据集上进行微调。当第二个数据具有标签时，可能会出现这种情况。

实际上，迁移学习有更广泛的定义。它还包括分布偏移（协变量偏移、样本偏差等）。您可以使用已在与测试集具有不同分布的数据集上训练的模型应用 TL 方法。迁移学习还包括标签分布的变化或在不同任务中训练的模型的微调。

请查看以下调查 https://ieeexplore.ieee.org/document/5288526