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10.4 POOLing的三个不变性的形象化解释

(1) translation invariance

这里举一个直观的例子(数字识别),假设有一个16x16的图片,里面有个数字1,我们需要识别出来,这个数字1可能写的偏左一点(1),这个数字1可能偏右一点(2),图1到图2相当于向右平移了一个单位,但是图1和图2经过max pooling之后它们都变成了相同的8x8特征矩阵,主要的特征我们捕获到了,同时又将问题的规模从16x16降到了8x8,而且具有平移不变性的特点。图中的a(或b)表示,在原始图片中的这些a(或b)位置,最终都会映射到相同的位置。

(2) rotation invariance

下图表示汉字“一”的识别,第一张相对于x轴有倾斜角,第二张是平行于x轴,两张图片相当于做了旋转,经过多次max pooling后具有相同的特征

(3) scale invariance

下图表示数字0”的识别,第一张的“0”比较大,第二张的“0”进行了较小,相当于作了缩放,同样地,经过多次max pooling后具有相同的特征