CNN，位移不变性探索， Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again
未经transform增强的数据，在面对样本位移时会丧失鲁棒性，针对这一问题Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again做出了解释并提出解决方案： 论文中认为，常规CNN网络产生shift-variance是由于stride以及下采样的操作过硬导致的 用一维数据很容易理解，用k=2,s=2的maxpool对[0,0,1,1,0,0,1,1]
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