本文研究了群等变卷积神经网络如何使用子采样打破对称性的等变性，并探讨了对网络性能的影响。研究发现，常用架构即使输入维度微小变化，也会变得近似等变，而不是完全等变。近似等变网络能够放松等变性约束，并在常见基准数据集上与或胜过完全等变网络。