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固定采样位置0、2、4、6，交替的0、1条纹在一个相位得到[0,0,0,0]，周期移动一格后却变成[1,1,1,1]。原图只平移一格，稀疏采样看见的东西已经完全不同。先两格平均能让两者都得到0.5，但同时舍弃条纹细节。这不是没有代价的修复，而是重新决定保留什么。接下来用真实分类结果分别比较模型结构与训练增强，看看任务证据支持到什么范围。
固定采样位置0、2、4、6，交替的0、1条纹在一个相位得到[0,0,0,0]，周期移动一格后却变成[1,1,1,1]。原图只平移一格，稀疏采样看见的东西已经完全不同。先两格平均能让两者都得到0.5，但同时舍弃条纹细节。这不是没有代价的修复，而是重新决定保留什么。接下来用真实分类结果分别比较模型结构与训练增强，看看任务证据支持到什么范围。 证据与制作说明：静态对比只差一个相位的交替序列被stride2采成相反结果。
Zhang · Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again (2019)