転移学習の許容範囲について

私は、ある振動系から得られた振動データ(画像)を、転移学習を用いて種類(自由振動や強制振動など)ごとに分類する事が可能なのかを確かめる試みを行っております。

添付した画像は、得られた振動データの1つです。

これらを振動の種類ごとに複数枚準備し、転移学習を活用して予測モデルを構築し、高い精度が得られるかを確認したいと思っております。

手始めとして、アレックスネットワークを用いて転移学習をしようとしているところです。

しかし、今回学習させたい画像データが、転移元の120万枚のデータとどの程度かけ離れているかが分かりません。

まとめると、今回のケースでは転移学習が適用できるのか、できないのかを、どのような基準で考えると良いのかを教えていただけると幸いです。

どうぞよろしくお願いいたします。