Translation Equivariance

给出不变性和同变性的具体例子

对平移和旋转的不变性，其实是丢弃了“坐标框架”，而同变性不会丢失这些信息，它只是对内容的一种变换。具体来讲：

左图：平移前的 2 和平移后的 2 的表示是一样的 (比如用 CNN 的池化)，这样我们只能识别出 2 ，根本无法判断出 2 在图像中的位置。
右图：平移前的 2 和平移后的 2 的表示里含有位置这个信息 (比如用 Capsule)，这样我们不但能识别出 2，还能判断出 2 在图像中的位置。

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