Прогнозирование с использованием предварительно обученной модели в tf.keras

Question

В чем разница между масштабированием и отсутствием масштабирования изображений для прогнозирования с использованием tf.keras Resnet50, предварительно обученного на Imag eNet?

Нужно ли это? Насколько это влияет на прогнозы?

Answer 1

Это разница между моделью, работающей, как ожидалось, и не работающей вообще, обычно, если вы не применяете правильную нормализацию, которая была применена к обучающему набору, то модель работает странно, как всегда выдает один и тот же результат, что нежелательно.

Поэтому всегда используйте точно такое же масштабирование и нормализацию, которые использовались для обучения модели.