1. 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
  1. 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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