本发明请求保护一种基于深度迁移学习的图片分类方法，其中,所述的领域适应至少包含两个领域的数据,分别为源域和目标域，并且源域数据为已标记的样本数据.所述方法主要包括以下步骤:步骤1)数据准备阶段.准备源域数据和目标域数据,确定目标类别集合.步骤2)特征提取模型构建阶段.使用ResNet和自注意力网络构建基础特征提取模型.步骤3)领域对抗模型构建阶段.使用领域对抗模型预测样本类别和样本领域；步骤4)训练阶段.对源域和目标域样本进行领域标记,设置基于样本迁移权重的损失函数.步骤5)预测阶段.对目标域数据进行预测,将类别预测结果作为最终结果.本发明降低标记成本,达到知识迁移的目的。