tensorflow inception-v3模型旋转不变吗？

我在自己的课堂上重新培训了inception-v3模型，我遇到了一个问题：

当我预测特定图像的类别时，我得到的结果与将该图像旋转90度或180度并预测旋转图像的类别时完全相同

所以我很困惑，我问自己：tensorflow inception-v3模型旋转不变吗？

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在我的例子中，对象的旋转很重要，图像x可以是A类，但当x旋转时，它变成B类对象（例如，当对数字进行分类时：A旋转180度，6变成9）。

InceptionV3不是旋转不变的。事实上，InceptionV3包含许多卷积层，这意味着一个小（比如3x3）块乘以一组经过训练的3x3权重。这些权重并不局限于旋转不变，因此当输入旋转时，网络可以并且将产生不同的激活

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这就是说，《盗梦空间》是一个相当智能的网络，如果你给它喂一张旋转狗的图像，它应该很容易就知道这仍然是一只狗（或者至少，比任何其他类别的狗更像狗）。您应该注意到，旋转图像的类别概率有所变化。

实际上，概率根本没有变化，它们实际上保持不变。这就是让我困惑的地方。知道为什么吗？如何区分图像的旋转版本？