本文提出了一种基于神经过程和图卷积网络的深度转移学习方法（GTNP），通过特征转移策略消除源领域和目标领域之间的数据分布差异，减少目标领域中观测数据需求，提供定量值反映方法复杂性和任务难度，具有更好的检测性能。