As demonstrated by the animation on the slides (here’s another example), translating the input image results in same translation of the feature maps. However, the changes in feature maps are scaled by convolution/pooling operations. E.g. the 2×2 pooling with stride 2 will reduce the 1-pixel shift in input layer to 0.5-pixel shift in the following feature maps. Spatial resolution is then exchanged for increased number of feature types, i.e. making the representation more abstract and less sensitive to shifts and distortions.
Comme le montre l’animation, la translation de l’image d’entrée entraîne la même translation des cartes de caractéristiques. Cependant, les changements dans les cartes de caractéristiques sont mis à l’échelle par des opérations de convolution/pooling. Par exemple, le pooling 2×2 de pas 2 réduira le décalage de 1 pixel de la couche d’entrée à 0,5 pixel dans les cartes de caractéristiques suivantes. La résolution spatiale est alors échangée contre un plus grand nombre de types d’éléments, ce qui rend la représentation plus abstraite et moins sensible aux décalages et aux distorsions.