Utilisation de l'agitation des données pour un modèle pré-formé congelé

Question

Je suivais l'article suivant en ce qui concerne l'apprentissage du transfert:

https://blog.keras.io/Building-Powerful-image-classification-models-using-very-Little-data.html

Dans la section, en utilisant les fonctionnalités d'étranglement d'un réseau pré-formé: précision à 90% en une minute, les auteurs ont mentionné: "Note that this prevents us from using data augmentation"

Je ne suis pas très clair à ce sujet; Existe-t-il une règle qui décourage l'utilisation de l'augmentation des données lorsque le modèle pré-formé est totalement gelé?