يهدف التعلم النقل (transfer learning) إلى نقل المعرفة من مجال مُصنَّف جيدًا إلى مجال مشابه ولكن مختلف مع وجود علامات محدودة أو غيابها تمامًا. للأسف، غالبًا ما تتضمن الطرق الحالية القائمة على التعلم عمليات اختيار نموذج مكثفة وضبط المعايير الفائقة (hyperparameter tuning) للحصول على نتائج جيدة. بالإضافة إلى ذلك، لا يمكن استخدام التحقق المتقاطع (cross-validation) لضبط المعايير الفائقة نظرًا لعدم وجود علامات في المجال المستهدف غالبًا. هذا يحد من تطبيق واسع للتعلم النقل خاصة في الأجهزة ذات القيود الحسابية مثل الأجهزة القابلة للارتداء.في هذه الورقة البحثية، نقترح نهج التعلم النقل السهل (EasyTL) العملي الذي لا يتطلب اختيار نموذج أو ضبط المعايير الفائقة، مع تحقيق أداء تنافسي. من خلال استغلال الهياكل داخل المجال، يتمكن EasyTL من تعلم الخصائص غير المعلمة (non-parametric transfer features) والتصنيفات. تظهر التجارب الواسعة أن EasyTL يحقق مبدأ رزور أوكام (Occam's Razor): فهو سهل التنفيذ والاستخدام بشكل كبير بينما يحقق دقة تصنيف مماثلة أو أفضل بكثير من كفاءة حسابية أعلى بكثير مقارنة بالطرق التقليدية والعميقة المتقدمة. بالإضافة إلى ذلك، تم إظهار أن EasyTL يمكن أن يزيد من أداء طرق تعلم الخصائص النقلية الموجودة حاليًا.