更改

\end{cases}

\end{cases}

</math>

</math>

|{{EquationRef|1}}}}这里 <math>\mathbf{s}</math>（scale，缩放）和 <math>\mathbf{t}</math>（translation，平移）是两个深度神经网络（通常是 CNN）。<math>\odot</math> 为逐元素乘积。由于 <math>\mathbf{s}</math> 和 <math>\mathbf{t}</math> 的输入只来自不变的那一半，输出只作用在可变的那一半，整个变换的雅可比矩阵是下三角块结构，行列式即为对角线元素的乘积——[[计算复杂度]]从 <math>O(D^3)</math> 降到 <math>O(D)</math>。此外，逆变换为：

|{{EquationRef|1}}}}这里 <math>\mathbf{s}</math>（scale，缩放）和 <math>\mathbf{t}</math>（translation，平移）是两个深度神经网络（可以是任意结构，因为常用于图像相关的任务，所以人们通常用[[CNN]]）。<math>\odot</math> 为逐元素乘积。由于 <math>\mathbf{s}</math> 和 <math>\mathbf{t}</math> 的输入只来自不变的那一半，输出只作用在可变的那一半，整个变换的雅可比矩阵是下三角块结构，行列式即为对角线元素的乘积——[[计算复杂度]]从 <math>O(D^3)</math> 降到 <math>O(D)</math>。此外，逆变换为：

{{NumBlk|:|

{{NumBlk|:|

无需对 <math>\mathbf{s}</math> 或 <math>\mathbf{t}</math> 求逆，只需按逆变换公式进行减法和除法即可。因此'''编码（求密度）和解码（采样）同样高效'''。

无需对 <math>\mathbf{s}</math> 或 <math>\mathbf{t}</math> 求逆，只需按逆变换公式进行减法和除法即可。因此'''编码（求密度）和解码（采样）同样高效'''。

== 掩码卷积的两种分区模式 ==

== 掩码卷积的两种分区模式 ==