本文探讨了在源域有充足标签数据而目标域仅有稀缺标签数据的情况下，开发转移学习算法的有效性。研究提出了鲁棒优化和自适应迁移学习等多种方法，以提高模型在分布偏移下的性能。实验结果表明，所提算法在预测误差和解释性方面优于现有方法，能够有效处理高维环境中特征维度大于样本大小的情况。