假设一个人通过在 ImageNet 上训练的模型使用迁移学习。
假设用于实现预训练模型的预处理包含使用一些均值和标准差的 z 分数标准化，这是在训练数据上计算的。
是否应该对他们的新数据应用相同的转换？他们是否应该使用自己的训练数据的平均值和标准来应用 z 分数标准化？
假设预处理现在不包含任何标准化。
是否也应该对他们的新数据不应用标准化？还是应该应用 z 分数标准化，使用新数据的均值和标准差，并期待更好的结果？
例如，我看到由 Keras 训练的 Inception V3 模型没有使用任何标准化，我想知道在我的新数据上使用 z-score 标准化是否可以产生更好的结果。