Изображения в основном теряют свои данные при пониженной выборке.Если пиксель является основным элементом данных на изображении, и вы удаляете пиксели, значит, вы удалили данные.Различные методы выборки теряют разные объемы данных.Например, метод билинейного или бикубического сглаживания будет использовать несколько пикселей в большем изображении для генерации одного пикселя в меньшем изображении, тогда как при пониженной дискретизации ближайшего соседа используется один пиксель в большем изображении для генерации одного пикселя в меньшем изображении, тем самымпотерять больше данных.
Влияет ли отрицательная выборка на ваше обучение, зависит от того, какую информацию вы предоставили больше.