模型迁移学习中的知识精炼是一种重要的技术，通过该技术我们可以将一个已经训练好的模型的知识迁移到另一个模型中，在新任务上取得更好的表现。以下是一些可以进行的知识精炼技术：

1. **知识蒸馏（Knowledge Distillation）**：知识蒸馏是一种常见的知识精炼方法，它的基本思想是用较复杂的模型（通常称为教师模型）的预测结果来引导较简单的模型（学生模型）进行训练。在这个过程中，学生模型试图复制教师模型的行为，从而学习到更深刻的知识。知识蒸馏的关键在于如何设计损失函数，使得学生模型能够同时拟合教师模型的输出和训练数据。

2. **迁移特征学习（Transfer Feature Learning）**：在迁移学习中，不仅可以迁移从教师模型中直接获取的知识，还可以迁移模型中的特征。这种方式称为迁移特征学习，通过这种方式，学生模型可以从教师模型中学习到对任务更加有用的特征表示。

3. **迁移策略学习（Transfer Policy Learning）**：有时候，除了模型的特征外，迁移学习还可以迁移模型的策略。比如，教师模型可能已经学会了在某些情况下采取什么样的行动，这种策略知识可以被传递给学生模型来帮助其在新任务上更好地表现。

4. **自适应学习率（Adaptive Learning Rate）**：在知识精炼过程中，适应性地调整学习率也是非常重要的。通过调整学习率，可以更好地控制模型收敛的速度和方向，以适应不同的任务和数据。

5. **模型正则化（Model Regularization）**：在知识精炼过程中，为了防止模型过拟合教师模型的知识，通常需要引入模型正则化方法，如权重衰减、Dropout等，来避免学生模型出现过拟合的情况。

6. **迁移学习策略（Transfer Learning Strategies）**：在实际应用中，需要根据具体的任务和数据集选择合适的迁移学习策略，比如使用哪种迁移学习方法、如何设计损失函数等等。

总的来说，知识精炼是一个复杂而有挑战性的问题，需要结合多种方法和策略来实现。通过合理地设计迁移学习过程，可以有效地将已有模型的知识迁移到新任务上，从而取得更好的性能。