Presentamos un método automático basado en aprendizaje por transferencia para la identificación de la degeneración macular relacionada con la edad seca (AMD) y el edema macular diabético (DME) a partir de imágenes de tomografía de coherencia óptica (OCT) retiniana. El algoritmo tiene como objetivo mejorar el rendimiento de clasificación de las imágenes de OCT retiniano y acortar el tiempo de entrenamiento. En primer lugar, eliminamos las últimas capas del modelo Inception V3 pre-entrenado y consideramos la parte restante como un extractor de características fijo. Luego, las características se utilizan como entrada de una red neuronal convolucional (CNN) diseñada para aprender los desplazamientos del espacio de características. Los resultados experimentales en dos conjuntos de datos diferentes de imágenes de OCT retiniano demuestran la efectividad del método propuesto.