迁移学习是一种利用已训练好的模型来加速新模型训练的技术。在CNTK中，可以通过以下步骤进行迁移学习：
加载预训练模型：首先，加载一个已经训练好的模型作为基础模型。可以使用CNTK提供的预训练模型，也可以加载自己训练好的模型。
冻结模型参数：在迁移学习中，通常会冻结基础模型的参数，只训练新添加的层或者部分层的参数。这样可以加快训练过程，同时保留基础模型学到的特征。
添加新的层：在基础模型之后添加新的层，这些新的层可以用于解决新任务。可以根据具体情况添加全连接层、卷积层等。
训练新模型：使用新的数据集对整个模型进行训练，调整新添加的层的参数。
Featurized Transfer Learning：在某些情况下，我们可以使用Featurized Transfer Learning。这种方法是将基础模型最后一层的输出作为特征，然后训练一个新的分类器来解决新任务。这种方法通常可以减少训练时间和计算资源。
通过以上步骤，可以利用CNTK进行迁移学习，加速新模型的训练过程并提高模型的性能。
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