卷积神经网络平移不变性的好处

卷积神经网络的平移不变性可以使得网络对于图像的平移具有鲁棒性，即不会因为图像的平移而导致网络的输出结果发生变化。这种特性在图像识别、目标检测等任务中非常重要，因为图像中的物体往往不是固定不变的，而是会发生平移、旋转等变化。如果网络没有平移不变性，那么就需要对每个可能的位置都进行训练，这样会导致训练时间和计算量的大幅增加。而有了平移不变性，网络只需要学习一次，就可以对所有位置的图像进行识别，大大提高了网络的效率和准确率。