CNTK（Microsoft Cognitive Toolkit）可以支持遷移學習和遷移訓練，通過以下幾種方式：
使用預訓練模型：可以使用已經訓練好的模型來進行遷移學習。通過加載預訓練的模型，可以在其基礎上進行微調或者修改，以適應新的任務或數據集。
凍結部分網絡層：在遷移學習中，可以選擇凍結部分網絡層，只訓練最后幾層網絡，以加快訓練速度并減少過擬合的可能性。
數據增強：在遷移學習和遷移訓練中，可以使用數據增強的方法來增加訓練樣本的多樣性，提高模型的泛化能力。
調整學習率：在遷移學習中，可以使用不同的學習率來調整模型參數的更新速度，以更好地適應新的任務或數據集。
Fine-tuning：可以通過fine-tuning的方式，在預訓練模型的基礎上進行微調，以適應新的任務或數據集。
總的來說，CNTK提供了豐富的工具和技術支持，可以靈活地進行遷移學習和遷移訓練，幫助用戶更好地應用深度學習模型解決實際問題。
