在遷移學習中，ROPE（Representation Learning by Outlier Pursuit）可以應用于特征提取和表示學習階段。具體來說，ROPE算法可以幫助識別和過濾出數據中的離群值或異常樣本，從而優化特征提取和表示學習的過程。
通過識別和過濾掉離群值，ROPE可以幫助模型更好地捕捉數據的潛在結構和模式，減少噪聲對特征提取和表示學習的影響。這樣可以提高模型的泛化能力，加快模型訓練的速度，同時減少過擬合的風險。
總的來說，ROPE在遷移學習中的應用可以幫助提高模型的性能和穩定性，從而更好地適應不同領域或任務之間的數據分布差異。
