深度学习中不变性是什么？平移不变性Translation Invariance、旋转/视角不变性Ratation/Viewpoint Invariance、尺度不变性Size、Illumination

不变性定义

意味着即使目标的外观发生了某种变化，但是你依然可以把它识别出来。这对图像分类来说是一种很好的特性，因为我们希望图像中目标无论是被平移，被旋转，还是被缩放，甚至是不同的光照条件、视角，都可以被成功地识别出来。

不变性分类

• 平移不变性：Translation Invariance
• 旋转/视角不变性：Ratation/Viewpoint Invariance
• 尺度不变性：Size Invariance
• 光照不变性：Illumination Invariance

为什么卷积神经网络具有平移不变性

简单地说，卷积+最大池化约等于平移不变性。

卷积：简单地说，图像经过平移，相应的特征图上的表达也是平移的。下图只是一个为了说明这个问题的例子。输入图像的左下角有一个人脸，经过卷积，人脸的特征（眼睛，鼻子）也位于特征图的左下角。

假如人脸特征在图像的左上角，那么卷积后对应的特征也在特征图的左上角。

在神经网络中，卷积被定义为不同位置的特征检测器，也就意味着，无论目标出现在图像中的哪个位置，它都会检测到同样的这些特征，输出同样的响应。比如人脸被移动到了图像左下角，卷积核直到移动到左下角的位置才会检测到它的特征。

池化：比如最大池化，它返回感受野中的最大值，如果最大值被移动了，但是仍然在这个感受野中，那么池化层也仍然会输出相同的最大值。这就有点平移不变的意思了。

所以这两种操作共同提供了一些平移不变性，即使图像被平移，卷积保证仍然能检测到它的特征，池化则尽可能地保持一致的表达。

参考文章1：卷积神经网络为什么具有平移不变性？

参考文章2：深度学习基础–卷积神经网络的不变性