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等变性在大规模下是否重要？
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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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。
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关键要点
- 本研究探讨神经网络架构设计是否应考虑问题的结构和对称性。
- 等变模型在数据效率上优于非等变模型。
- 非等变模型经过充分训练后可通过数据增强缩小与等变模型的差距。
- 等变模型在每个计算预算下表现更佳。
- 最佳计算预算分配在等变模型和非等变模型之间存在差异。
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