卷积的等变性(equivariant) / 不变性(invariant)
- 不变性:输入x发生变换,但是F之后的输出不变
- \(F(x)=F [\)transform\((x)]\)
- 池化:近似不变性,当图像发生微小变化,最大池化的输出不变,还是一个池化范围内的max
- 等变性:算符和函数间能够互相交换,存在对易性
- transform \([F(x)]=F[\) transform \((x)]\)
- 卷积:平移等变性:
- 当图像的发生平移变换,卷积后的特征图也发生对应的平移变换
- 即对x卷积后平移,和对x平移后再卷积,的结果是一样的
参考:
卷积网络的不变性与等变性
卷积神经网络为什么具有平移不变性?
群卷积神经网络Group Equivariant Convolutional Networks(G-CNN)
CNN 中等变性(equivariant)与不变性(invariant)的关系
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