CNTK（Microsoft Cognitive Toolkit）可以支持迁移学习和迁移训练，通过以下几种方式：
使用预训练模型：可以使用已经训练好的模型来进行迁移学习。通过加载预训练的模型，可以在其基础上进行微调或者修改，以适应新的任务或数据集。
冻结部分网络层：在迁移学习中，可以选择冻结部分网络层，只训练最后几层网络，以加快训练速度并减少过拟合的可能性。
数据增强：在迁移学习和迁移训练中，可以使用数据增强的方法来增加训练样本的多样性，提高模型的泛化能力。
调整学习率：在迁移学习中，可以使用不同的学习率来调整模型参数的更新速度，以更好地适应新的任务或数据集。
Fine-tuning：可以通过fine-tuning的方式，在预训练模型的基础上进行微调，以适应新的任务或数据集。
总的来说，CNTK提供了丰富的工具和技术支持，可以灵活地进行迁移学习和迁移训练，帮助用户更好地应用深度学习模型解决实际问题。
