1. Locality: The first one is that there is a strong local correlation between values. If we take two nearby pixels of a natural image, those pixels are very likely to have the same colour. As two pixels become further apart, the similarity between them will decrease. The local correlations can help us detect local features, which is what the CNNs are doing. If we feed the CNN with permuted pixels, it will not perform well at recognizing the input images, while FC will not be affected. The local correlation justifies local connections.
1. La localisation : la première est qu’il existe une forte corrélation locale entre les valeurs. Si nous prenons deux pixels proches d’une image naturelle, il est très probable que ces pixels aient la même couleur. Plus deux pixels sont éloignés l’un de l’autre, plus la similitude entre eux diminue. Les corrélations locales peuvent nous aider à détecter des caractéristiques locales, ce que font les ConvNets. Si nous alimentons le ConvNet avec des pixels permutés, il ne sera pas performant dans la reconnaissance des images d’entrée, tandis que le FC ne sera pas affecté. La corrélation locale justifie les connexions locales.