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使用与滥用等变性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了群等变卷积神经网络如何使用子采样打破对称性的等变性，并探讨了对网络性能的影响。研究发现，常用架构即使输入维度微小变化，也会变得近似等变，而不是完全等变。近似等变网络能够放松等变性约束，并在常见基准数据集上与或胜过完全等变网络。
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关键要点
- 研究群等变卷积神经网络如何使用子采样打破对称性的等变性。
- 探讨子采样对网络性能的影响。
- 发现常用架构在输入维度微小变化时变得近似等变，而非完全等变。
- 近似等变网络能够放松等变性约束。
- 近似等变网络在常见基准数据集上表现优于或等于完全等变网络。
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