画像認識AIで、まったく違うものを学習させても、転移する？

都市伝説かもしれないけど・・・

画像認識をディープラーニングで行うとき、

はじめにA,B,Cを分類するものを学習させる。
この学習に追加して、D,E,Fを学習させると、
（ABCとDEFはまったく関係ない画像）
D,E,Fの学習スピードが、

なにも学習させない時にD,E,Fを学習させるより

収束が早い・・・らしい。


もし、画像認識を、まず線とか、点（角）とかを認識したうえで、
それをつなげてA,B,Cとか、E,f,Gとか分類しているのであれば、
線とか、点（角）とかの認識・学習部分は省略できるので、
速く収束することは納得いくんだけど・・・・

本当にそうなの？