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Article summary:
1. 全局池化不会完全消除卷积神经网络中的空间信息，位置信息会根据通道维度的顺序进行编码。
2. 利用这一发现，可以提出一种简单而有效的数据增强策略和损失函数，以改善CNN输出的平移不变性，并且可以确定潜在表示中哪些通道负责编码整体位置信息或区域特定位置。
3. 该研究对于理解CNN特征具有重要意义，并且可以应用于语义分割等领域。同时，还首次展示了“区域特定”攻击的可能性。
Article analysis:
本文主要探讨了在卷积神经网络中，全局池化是否会导致空间信息的丢失。作者通过实验证明，位置信息是基于通道维度的顺序编码的，而语义信息则很大程度上没有被编码。在此基础上，作者提出了两个应用：一是提出了一种简单而有效的数据增强策略和损失函数，以改善CNN输出的平移不变性；二是提出了一种方法来有效地确定潜在表示中哪些通道负责编码整体位置信息或区域特定位置。
从文章内容来看，作者对全局池化是否会导致空间信息丢失进行了深入研究，并提出了相关应用。但是，在文章中并未探讨可能存在的风险或缺点，并且没有平等地呈现双方观点。此外，在某些情况下，作者的主张似乎缺乏充分证据支持。
因此，在评价本文时需要注意到其可能存在的偏见和片面报道。同时，需要更加全面地考虑问题，并探索可能存在的反驳观点和证据。