对训练集数据进行归一化标准化后训练并得到成熟的神经网络，在神经网络对新的数据进行预测时，如何对新数据进行归一化标准化处理？是把新数据加入到原始训练集中进行归一化吗？
- 训练数据集默认代表所有数据集的分布（采样原则），所以训练集如何归一化，那么预测就如何操作。
- 如果训练集分布不能代表所有数据集分布，需要进行定向数据增强或者增加训练集样本。
1）常规的分类，直接减均值除以方差，这里均值和方差直接用到前向计算即可。
2）常规的检测，需要进行padding操作，后处理之后需要映射到原图
3）关键点估计，你这BP应该不是