python-我可以在不重新训练模型的情况下更改输入数据的大小吗？

我用28x28个图像训练了一个MNIST模型。但是，我发现我的上游应用程序发送7x7个图像。我必须用7x7的图像再次训练模型吗？我的代码如下所示：

sx = 28
sy = 28
labs = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
mn = MNISTUitl()
X, Y, x, y = mn.getdata2(0,0,sx,sy)
ret = []
test = []
nm , xt, yt = mn.customDenseShapeDecrease(X, Y, x,y,sx,sy,10,50)
pred=nm.predict_classes(xt)
score=accuracy_score(pred,yt)
print(score)
ret.append(score)

sx=7
sy=7
X, Y, x, y = mn.getdata2(0,0,sx,sy)
x_train, y_train, x_test, y_test = mn.changeData(X, Y, x,y,sx,sy,10,50)
pred=nm.predict_classes(x_test)
score=accuracy_score(pred,y_test)
print(score)
ret.append(score)
model , xt, yt = mn.trainDense(X, Y, x,y,sx,sy,10,50)
pred=model.predict_classes(xt)

这个方法有效吗？或者我应该尝试其他方法吗？