# 两个输入一旦碰撞，确定性读出为何无法分开
[独立阅读](/course/blocks/representation-collision-proof.html)**课堂上下文：从哪个问题来**
本页结论来自题设明确规定的相同表示、相同框和不能回看原图。确定性后处理收到相同输入只能产生相同输出。将其与论文训练对照并排，才能区分“读取已有差别”和“创造已不存在的差别”。


令甲 $A=[[1,0],[1,0]]$，乙 $B=[[0,1],[0,1]]$。如果编码器只取整体均值，$f(A)=f(B)=.5$。进一步固定框坐标、其他特征与读出参数，且读出不能再访问原图，那么对任何确定性函数 g，都有 $g(f(A),b)=g(f(B),b)$。



这不是凭直觉说“分辨率低所以不行”，而是直接用相同输入必得相同输出。把 .5 复制为 4×4，或给同一个数做插值，都是对同样输入施加同样函数；结果仍无法告诉我们亮在左边还是右边。



若允许随机性，同样条件下也只能得到相同的输出分布。偶尔猜对其中一个，并没有建立随输入布局变化而变化的判断。要系统地区分，就要重新提供差别：改变编码器保留的信息、引入另一层特征、允许回看原图，或给出不同的外部条件。



题设没有证明真实粗特征普遍只等于均值，更没有推翻 RoIAlign 的完整模型结果。它是在迫使我们说清：性能瓶颈究竟是“已有信息读错位置”，还是“需要的信息根本没有保留”。



图内标签与数值：Lecture 03 课堂图解 P44；A：亮在左列；1；0；1；0；B：亮在右列；0；1；0；1；整体均值；(1+0+1+0)/4；整体均值；(0+1+0+1)/4；0.5；0.5；左右不同；均值却相同

两个布局变成同一个 .5，输出放大并未增加用于区分的信息。 查看对应图解状态

- A：亮在左列
- 1
- 0
- 1
- 0
- B：亮在右列
- 0
- 1
- 0
- 1
- 整体均值
- (1+0+1+0)/4
- 整体均值
- (0+1+0+1)/4
- 0.5
- 0.5
- 左右不同
- 均值却相同两个布局变成同一个 .5，输出放大并未增加用于区分的信息。 [查看对应图解状态](/#/l3-r2-p44/0)[查看完整图解](/#/l3-r2-p44/0)

## 继续阅读与实验