平移不变性/平移同变性

在欧几里得几何中，平移是一种几何变换，表示把一幅图像或一个空间中的每一个点在相同方向移动相同距离。比如对图像分类任务来说，图像中的目标不管被移动到图片的哪个位置，得到的结果（标签）应该是相同的，这就是卷积神经网络中的平移不变性。

平移不变性意味着系统产生完全相同的响应（输出），不管它的输入是如何平移的。

平移同变性（translation equivariance）意味着系统在不同位置的工作原理相同，但它的响应随着目标位置的变化而变化。比如，实例分割任务，就需要平移同变性，目标如果被平移了，那么输出的实例掩码也应该相应地变化。

FCIS文章中提到，一个像素在某一个实例中可能是前景，但是在相邻的一个实例中可能就是背景了，也就是说，同一个像素在不同的相对位置，具有不同的语义，对应着不同的响应，这说的也是平移同变性。

卷积+最大池化约等于平移不变性。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。

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