Tensorflow 为了更好的分类，我应该保持图像的原始大小吗？

我正在用keras建立一个图像分类模型。 我有几个尺寸的图像，较小的是400x400

让我们假设每个图像都是正方形，所以比例应该是安全的：将它们缩放到64x64以加快处理速度是否不好？ 或者，为了达到最佳质量，是否最好将它们尽可能地保持在原始尺寸附近

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我想说缩放它们是好的，因为它有助于避免过度拟合，但我想听听你的意见。

缩放图像有助于避免过度拟合。然而，答案取决于你的目标。您是否需要更快的处理速度或更高质量的图像？小到400x400的图像需要高质量才能清晰呈现