CNN的平移不变性：由于全局共享权值和pool操作（明显的特征被保存下来，与位置没有关系？）
CNN的尺度不变性：没有或者说具有一定的不变性（尺度变化不大）
CNN的旋转不变性：基本是没有的，实验证明添加旋转样本是一种可靠的样本增强策略，能增强模型对旋转的鲁棒性（分类中很适合，多种角度都对应的是同一个目标；对于语义分割来说，x和y需要同时进行旋转，只是为了增加样本。）
CNN 不变性
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转载自blog.csdn.net/PartyPartyAnimal/article/details/80991866
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