並進不変であると言う一般的な仮定に対して、画像の境界効果を利用して特定の位置に排他的なフィルタを学習することで、CNNが絶対空間位置を利用しているまたは、利用しようとすることを示した。

受容野が大きくなレバなるほど画像全体の中での位置も符号化されていく。並進不変をするにはパディングを通常より増やしたF-convを使うことが良く。基本的に過学習の傾向が抑えられる。

一般的な仮定に対して検証をつけたことと、そこから並進不変を実際に行うための方法まで示したから