Utilizzando un modello esistente, è possibile risparmiare tempo, risorse e costi, poiché il modello è già stato sviluppato e addestrato. Il transfer learning può essere utilizzato anche per personalizzare rapidamente un modello esistente in base alle specifiche esigenze di classificazione di un nuovo dominio o set di dati. Inoltre, i modelli esistenti offrono una misura di convalida, poiché sono già stati testati sui dati e hanno completato con successo un'attività in un determinato dominio. Ciò offre un certo grado di certezza che il modello sarà in grado di raggiungere il risultato desiderato. Inoltre, alcuni modelli esistenti sono open-source e potrebbero essere accessibili gratuitamente. Infine, se il modello di classificazione viene utilizzato per un compito difficile ed è sviluppato da esperti, vi è una maggiore probabilità che il modello superi l'accuratezza di un modello appena creato.
Spiega perché sarebbe vantaggioso utilizzare un modello di classificazione esistente piuttosto che crearne uno nuovo.