本文探讨了群等变神经网络的算法与应用，提出了多种模型以实现对称性和鲁棒性。研究涵盖旋转、缩放和平移等变卷积神经网络，分析了对称性与等变性的关系，并引入了“放松等变性”的新概念。实验验证了模型在多个数据集上的有效性，展示了其在物理学和图表示学习等领域的潜在应用。