Utilizzo dell'agumentazione di dati per un modello pre-allenato congelato

Question

Stavo seguendo il seguente articolo per quanto riguarda l'apprendimento del trasferimento:

https://blog.cheras.io/building-powerful-image-classification-models-using-wittle-data.html

Nella sezione, utilizzando le caratteristiche di collo di bottiglia di una rete pre-addestrata: precisione del 90% in un minuto, gli autori hanno affermato che: "Note that this prevents us from using data augmentation"

Non sono molto chiaro su questo; Esiste una regola che scoraggia l'uso dell'aumento dei dati quando il modello pre-addestrato è totalmente congelato?