التعديل الدقيق للشبكات العصبية يستخدم على نطاق واسع لنقل المعرفة القيمة من المجالات ذات الموارد الغنية إلى المجالات ذات الموارد الفقيرة. في مخطط التعديل الدقيق القياسي، يتم تدريب المشكلات المصدر والهدف باستخدام نفس الهيكلية. رغم قدرتها على التكيف مع مجالات جديدة، فإن الوحدات المدربة مسبقًا تواجه صعوبة في تعلم الأنماط الخاصة بالهدف غير الشائعة. في هذا البحث، نقترح تعزيز الشبكة المستهدفة بوحدات مبادئة عشوائيًا وموزونة ومعيارية، مما يساعد على تحقيق تكيف أفضل مع الحفاظ على المعرفة القيمة للمصدر. تظهر تجاربنا في تصنيف الأجزاء النحوية للنصوص الاجتماعية (مجال التغريدات) أن طريقة اقتراحنا تحقق أداءً رائدًا على ثلاث قواعد بيانات شائعة الاستخدام.