要在Keras中實現遷移學習，可以使用預訓練的模型作為基礎模型，然后在新的數據集上微調模型。以下是一個基本的遷移學習示例：
from keras.applications import ResNet50
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
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)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32)
在這個示例中，我們使用ResNet50作為基礎模型，凍結了所有的層，并在頂部添加了自定義的全連接層。然后編譯模型并在新的數據集上訓練模型。通過這種方式，我們可以利用預訓練模型的特征提取能力，并在新的任務上進行微調。
