Recent approaches to IR include neural networks that generate query and document vector representations. The representations are used as the basis for document retrieval and are able to encode semantic features if trained on large datasets, an ability that sets them apart from classical IR approaches such as TF-IDF. However, the datasets necessary to train these networks are not available to the owners of most search services used today, since they are not used by enough users. Thus, methods for enabling the use of neural IR models in data-poor environments are of interest. In this work, a bag-of-trigrams neural IR architecture is used in a transfer learning procedure in an attempt to increase performance on a target dataset by pre-training on external datasets. The target dataset used is WikiQA, and the external datasets are Quora’s Question Pairs, Reuters’ RCV1 and SQuAD. When considering individual model performance, pre-training on Question Pairs and fine-tuning on WikiQA gives us the best individual models. However, when considering average performance, pre-training on the chosen external dataset result in lower performance on the target dataset, both when all datasets are used together and when they are used individually, with different average performance depending on the external dataset used. On average, pre-training on RCV1 and Question Pairs gives the lowest and highest average performance respectively, when considering only the pre-trained networks. Surprisingly, the performance of an untrained, randomly generated network is high, and beats the performance of all pre-trained networks on average. The best performing model on average is a neural IR model trained on the target dataset without prior pre-training. / Nya modeller inom informationssökning inkluderar neurala nät som genererar vektorrepresentationer för sökfrågor och dokument. Dessa vektorrepresentationer används tillsammans med ett likhetsmått för att avgöra relevansen för ett givet dokument med avseende på en sökfråga. Semantiska särdrag i sökfrågor och dokument kan kodas in i vektorrepresentationerna. Detta möjliggör informationssökning baserat på semantiska enheter, vilket ej är möjligt genom de klassiska metoderna inom informationssökning, som istället förlitar sig på den ömsesidiga förekomsten av nyckelord i sökfrågor och dokument. För att träna neurala sökmodeller krävs stora datamängder. De flesta av dagens söktjänster används i för liten utsträckning för att möjliggöra framställande av datamängder som är stora nog att träna en neural sökmodell. Därför är det önskvärt att hitta metoder som möjliggör användadet av neurala sökmodeller i domäner med små tillgängliga datamängder. I detta examensarbete har en neural sökmodell implementerats och använts i en metod avsedd att förbättra dess prestanda på en måldatamängd genom att förträna den på externa datamängder. Måldatamängden som används är WikiQA, och de externa datamängderna är Quoras Question Pairs, Reuters RCV1 samt SquAD. I experimenten erhålls de bästa enskilda modellerna genom att föträna på Question Pairs och finjustera på WikiQA. Den genomsnittliga prestandan över ett flertal tränade modeller påverkas negativt av vår metod. Detta äller både när samtliga externa datamänder används tillsammans, samt när de används enskilt, med varierande prestanda beroende på vilken datamängd som används. Att förträna på RCV1 och Question Pairs ger den största respektive minsta negativa påverkan på den genomsnittliga prestandan. Prestandan hos en slumpmässigt genererad, otränad modell är förvånansvärt hög, i genomsnitt högre än samtliga förtränade modeller, och i nivå med BM25. Den bästa genomsnittliga prestandan erhålls genom att träna på måldatamängden WikiQA utan tidigare förträning.