Ну, что ты видишь, когда смотришь на это? Если у вас есть информация об изображениях в этом наборе данных, вы, вероятно, сами сможете оценить, является ли этот новый образец повторением некоторого шаблона, который уже включен в набор данных, или он является чем-то уникальным.
Другая идея может состоять в том, чтобы сравнивать изображения аналитически. В зависимости от случая вам может потребоваться посмотреть средние значения отдельных пикселей (каждое должно быть в диапазоне от 0 до 255) вашего обучающего набора и сравнить его со значениями пикселей этого образца изображения. Точно так же другие меры могут также работать.
Что бы я сделал, если у вас есть модель, обученная на вашем текущем наборе данных, чтобы использовать модель для прогнозирования / классификации образца изображения, посмотреть, насколько хорошо он работает и с какой уверенностью он работает. Таким образом, возможно, вы сможете оценить, есть ли у вашей модели (и набора данных, с которым вы ее обучали), чему поучиться на этом новом образце изображения.