在Theano中實現遷移學習，可以通過以下步驟：

1. 導入必要的庫和模塊：

import theano
import theano.tensor as T

2. 定義源領域和目標領域的模型：

# 定義源領域模型
def source_model(X_source):
    # 定義源領域模型結構
    # 返回源領域模型輸出
    return source_output

# 定義目標領域模型
def target_model(X_target):
    # 定義目標領域模型結構
    # 返回目標領域模型輸出
    return target_output

3. 定義損失函數：

# 定義遷移學習損失函數
def transfer_loss(source_output, target_output):
    # 定義遷移學習損失函數
    # 返回損失值
    return loss

4. 定義優化器和更新規則：

# 定義優化器和更新規則
params = [source_model_params, target_model_params]
updates = optimizer(loss, params)

5. 定義輸入數據和訓練過程：

# 定義輸入數據
X_source = T.matrix('X_source')
X_target = T.matrix('X_target')

# 訓練過程
source_output = source_model(X_source)
target_output = target_model(X_target)
loss = transfer_loss(source_output, target_output)
train = theano.function(inputs=[X_source, X_target], outputs=loss, updates=updates)

6. 在迭代訓練過程中，傳入源領域和目標領域的數據進行訓練：

# 迭代訓練過程
for i in range(num_iterations):
    loss_value = train(X_source_data, X_target_data)

通過以上步驟，可以在Theano中實現遷移學習。需要根據具體的遷移學習任務和數據集進行模型和損失函數的定義，并通過訓練過程不斷優化遷移學習模型。