Invariance has been the word course for feature learning. Something like SIFT, which is a fairly popular handcrafted feature where we inserted here is transferred invariant. And supervise networks, for example, supervised Alex nets, they’re trained to be invariant data augmentation. You want this network to classify different crops or different rotations of this image as a tree, rather than ask it to predict what exactly was the transformation applied for the input.
L’invariance a été le mot d’ordre pour l’apprentissage des caractéristiques. Les réseaux supervisés, comme par exemple AlexNet, sont entraînés à être invariants à l’augmentation des données. Vous voulez que le réseau classifie différentes générations ou différentes rotations d’une image plutôt que de lui demander de prédire quelle a été la transformation appliquée à l’entrée.