Keras アプリケーションには、重みが保存された事前トレーニング済みのモデルがあります。これらの重みは、トレーニングに使用した画像の「preprocessing_input」の性質とは無関係です。バックエンドとモードに応じて特徴抽出のために一連の画像を送信すると、imagenet_utils は preprocessing_input を実行し、処理される iamge 配列は、-1 から 1 の間でスケーリングされたピクセル、またはImageNet データセットに対してゼロ中心の各カラー チャネルになります。https://keras.io/applications/で「VGG16 を使用して機能を抽出する」と概説されているプロセスに従った場合、予測/機能抽出は異なる結果になりませんか???