来自的数据，代码和资料“ ImageNet训练的CNN偏向纹理；增加形状偏斜可提高准确性和鲁棒性” 该存储库包含来自信息，数据和材料 Robert Geirhos，Patricia Rubisch，Claudio Michaelis，Matthias Bethge，Felix A.Wichmann和Wieland Brendel等人提出，。 我们希望您会发现此存储库对您自己的研究有用。 核心概念在下图中进行了解释：如果卷积神经网络看到猫有大象的纹理，即使形状显然仍然是猫，它也认为这是大象。