BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-30T00:00:00Z Is Equivariance Important at Scale? 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究探讨了神经网络架构是否应根据问题的结构和对称性进行设计。结果显示，等变模型在数据效率上优于非等变模型，且经过充分训练后，非等变模型可通过数据增强缩小差距。等变模型在每个计算预算下表现更佳，最佳预算分配存在差异。 🏷️ 标签 数据效率 神经网络 等变模型 非等变模型 预算分配 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
