CNN 的缺陷卷积神经网络（CNN）在图像领域取得了很大的成功，但同时也存在一定的缺陷。卷积层中的卷积核对输入图像利用卷积运算提取其中的特征。卷积核以一个较小的尺寸并以一定的步长在图像上移动得到特征图。步长越大，特征图的尺寸就越小，过大的步长会丢失部分图像中的特征。池化层作用于产生的特征图上，使得 CNN 可以在不同形式的图像中识别出相同的物体，为 CNN 引入了空间不变性。CNN 最大的缺陷就是忽略了不同特征之间的相对位置，从而无法从图像中识别出姿势、纹理和变化。CNN 中的池化操作使得模型具有空间不变性，因此模型就不具备等变性。以下图为例，CNN 会把第一幅和第二幅识别为人脸，而将第三幅方……