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当在卷积神经网络中加入池化层(poolinglayer)时，变换的不变性会被保留

当在卷积神经网络中加入池化层（poolinglayer）时，变换的不变性会被保留。（）

当在卷积神经网络中加入池化层(pooling layer)时，变换的不变性会被保留，是吗？

卷积神经网络中，卷积层保留主要特征