图像特征提取中的一些不变形，平移不变性，旋转不变性 光照不变性
目标检测的不变性：卷积神经网络是将“空间不变性”的这一概念 系统化，用较少的参数来学习有用的特征。从而使物体不管在什么位置，可以利用物体的不变性，来找到物体。平移不变性:不管出现在图像中的哪个位置，神经网络的底层应该对相同的图像区域做出类似的响应。 这个原理即为“平移不变性”。2. 局部性:神经网络的底层应该只探索输入图像中的局部区域，而不考虑图像远处区域的内容，这就是 “局部性”原则。最终，这些局部特征可以融会贯通，在整个图像级别上做出预测。局部性是在每一层只能包含局部信息。旋转不变性：傅立叶
