本研究发现，对于小规模数据集，微调是较好的选择；对于足够大的数据集，从头开始训练也能取得可比较的性能。迁移学习适用于卷积神经网络和循环神经网络。研究结果强调了迁移学习在心电图诊断中的重要性，但根据可用数据量，研究人员可能选择不使用迁移学习，考虑到预训练的成本。