迁移学习是一种机器学习方法，旨在将一个任务（源任务）中学到的知识迁移到另一个任务（目标任务）上。知识迁移的模型关键性分析主要围绕迁移学习中的几个重要概念和技术展开，包括特征提取、模型选择、领域适应和样本选择等方面。

首先，特征提取是迁移学习的重要技术之一。在迁移学习中，源任务和目标任务的特征空间可能不同，因此需要考虑如何进行特征映射和转换，以适应目标任务的特征分布。特征提取的关键是保留源任务中的有用信息，并去除对目标任务无用的信息，从而提高迁移学习的效果。

其次，模型选择是知识迁移中的另一个关键因素。在迁移学习中，如何选择合适的模型结构以及参数设置对于任务的迁移效果至关重要。通常，通过预训练好的模型进行微调或者调整模型结构来适应目标任务，同时避免出现过拟合或欠拟合的情况，这是模型选择中需要考虑的重要问题。

另外，领域适应是迁移学习中的核心概念之一。领域适应关注如何将源领域的知识迁移到目标领域上，尤其是在领域转移较大或者存在领域偏移的情况下。在领域适应中，需要考虑如何调整模型以适应目标领域的特性，减小领域之间的差异，从而提高模型在目标领域上的泛化能力。

最后，样本选择也是知识迁移的关键因素之一。在迁移学习中，选择合适的样本用于训练模型对于迁移效果至关重要。通常，可以通过主动学习、迭代训练等方法来选取有代表性的样本，提高模型的性能和泛化能力。

总的来说，迁移学习的知识迁移模型关键性分析涵盖了特征提取、模型选择、领域适应和样本选择等多个方面。通过深入理解这些关键因素，可以更好地应用迁移学习技术解决实际问题，提高模型的性能和泛化能力。