图像数据增强中的缩放操作是指在训练过程中将图像调整为不同尺寸。这项技术通过让模型接触不同尺度的物体，帮助机器学习模型更好地泛化。例如，一个训练用于检测照片中行人的模型需要识别相机附近（大）和远处（小）的人。如果不进行缩放，模型可能会过拟合特定尺寸，导致在物体尺寸各不相同的真实世界数据上性能不佳。缩放确保模型学习对尺寸变化不变的特征，从而提高鲁棒性。
实现缩放涉及拉伸/收缩图像，或将缩放与裁剪或填充相结合。例如，PyTorch 的 RandomResizedCrop 会将图像调整到随机尺寸（例如，原始尺寸的 0.8 到 1.2 倍），然后裁剪到固定大小。类似地，TensorFlow 的 tf.image.resize 允许指定双线性或最近邻等插值方法。这些方法在保留图像核心内容的同时引入了尺寸变化。开发者必须平衡缩放范围，避免极端失真——缩放过多可能模糊小物体或使大物体像素化。例如，将 256x256 的图像缩小到 32x32 可能会丢失关键细节，而将其放大到 512x512 可能会产生伪影。
缩放的好处包括提高模型适应性和减少过拟合。然而，开发者需要权衡利弊。保持宽高比（例如，按比例缩放宽度和高度）可防止不自然的拉伸，而非对称缩放可能模拟透视变化。计算成本也很重要：更大的图像需要更多内存和处理能力。一种实用方法是将缩放与其他增强技术（如旋转或翻转）结合使用。例如，一个使用缩放后的 X 射线训练的医学影像模型可以更好地检测不同尺寸的肿瘤。在训练过程中测试不同的缩放范围（例如，0.5 倍到 2.0 倍）有助于找到多样性与图像质量之间的最佳平衡，确保模型在实际场景中保持准确。