嵌入在迁移学习中起着关键作用，它允许知识从一个任务或领域转移到一个新的相关任务。在迁移学习中，在一个任务 (例如图像分类) 上预训练的模型可以使用从该任务学习的嵌入作为不同但相关的任务 (例如对象检测) 的起点。当目标任务缺少标记数据，但相关任务可使用大型数据集时，这尤其有用。
在预训练阶段学习的嵌入编码了可以适应新任务的可概括特征。例如，在大型图像数据集 (如ImageNet) 上预训练的深度学习模型将学习在其嵌入中表示低级特征 (如边缘、纹理或形状)。这些特征可转移到面部识别或医学图像分析等新任务，其中存在相似的模式和结构。
使用嵌入的迁移学习减少了从头开始的需要，并加快了新任务的训练过程。预训练的嵌入作为基础，允许模型以更少的数据和更少的资源对新任务进行微调和专门化。这种方法已被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域，以构建高性能的高效模型，即使特定于任务的数据有限。