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通过 $G$-偏置实现放宽的旋转等变性在视觉中的应用
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种自动检测对称性水平的方法，并通过学习对称性的分布生成伪标签，从而在无监督学习中学习每个输入的对称性水平。该方法在合成数据集上验证了其在生成无对称性数据集和检测推理期间的非同分布对称性方面的实际应用。该方法能提高非等变模型的泛化性和鲁棒性。
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关键要点
- 介绍了一种自动检测输入元素对称性水平的方法
- 通过学习对称性分布生成伪标签
- 在无监督学习中学习每个输入的对称性水平
- 在合成数据集上验证了该方法的有效性
- 能够生成无对称性数据集
- 检测推理期间的非同分布对称性
- 提高非等变模型的泛化性和鲁棒性
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