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提升模型通用等变性的规范化
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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
该研究提出了一种新的深度学习方法，实现了与架构无关的等变性，比传统方法更高效。通过对比学习和非等变网络，该方法提供了更多灵活性，并在预训练模型的等变性和典范化过程中具有显著优势，速度提高了2倍。
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关键要点
- 提出了一种新的深度学习方法，实现与架构无关的等变性。
- 该方法比传统的等变架构方法和现有的与架构无关的方法更高效。
- 利用对比学习和非等变网络来实现典范化，提供更多灵活性。
- 在预训练模型的等变性和典范化过程的加速方面具有显著优势。
- 速度提高了2倍。
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