本文探讨了对称嵌入网络（SENs）在复杂对称性数据中的应用，提出了多种提取和评估神经网络对称性的方法。研究表明，学习到的对称性质量与网络的深度和参数数量相关。通过构建多样化的模型集合和引入对称性检测框架，提升了分类性能和模型的泛化能力。这些方法在无监督学习和生成模型中表现良好，有效提高了模型的鲁棒性和性能。