Trong bài báo này, chúng tôi ứng dụng phương pháp học chuyển đổi với các mô hình mạng nơ-ron tích chập sâu, nhỏ, nhẹ như MobileNet_V2, MobileNet_V3 (Small và Large) để phân loại mức dinh dưỡng của tôm nuôi dựa vào ảnh tế bào gan và ruột. Hai kỹ thuật học chuyển đổi là Finetuning the ConvNet và ConvNet as fixed feature extractor được thực thi huấn luyện và so sánh hiệu quả. Thí nghiệm được triển khai trên tập dữ liệu gồm 481 ảnh tế bào và kết quả cho thấy phương pháp Finetuning the ConvNet đạt được thời gian huấn luyện nhanh hơn và độ chính xác cao hơn. Mô hình MobileNet_V2 huấn luyện với phương pháp Finetuning the ConvNet đạt độ chính xác phân loại cao nhất 87,50%. Nghiên cứu này chứng minh tiềm năng của sự ứng dụng kỹ thuật học sâu vào quy trình theo dõi và cung cấp dinh dưỡng cho tôm nuôi nhằm mang lại năng suất cao cho các trang trại nuôi trồng.