論文閱讀：Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again
Abstract 目的，利用經典信號採樣理論，消除下采樣（max-pooling, strided-convolution, and averagepooling）引起的信號混疊（鋸齒）效應。方法抗鋸齒（anti-aliasing)，達到平移不變形。 1. Introduction 早期的網絡確實採用了模糊下采樣的形式–平均池，但經驗說明最大池表現更好，但2018有人發現因爲maxpool沒有抗鋸
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