本文介绍了多种神经网络模型的对称性和等变性技术，包括群卷积、元学习和自监督学习。这些方法在图像处理和物理系统建模中表现出色，提升了模型的鲁棒性和泛化能力。此外，研究提出了新颖的对称性检测方法，以解决非对称物体的识别问题。
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