本文探讨了多种卷积神经网络（CNN）在处理图像旋转和变换不变性方面的创新方法，包括SE（2）-group卷积层、向量神经网络（VNN）和基于图的变换不变性网络（TIGraNet）。这些方法在不同图像分析任务中显著提高了预测准确率和模型鲁棒性，展示了在旋转、平移和缩放等变换下的有效性。