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本文介绍了一种自动检测对称性水平的方法,并通过学习对称性的分布生成伪标签,从而在无监督学习中学习每个输入的对称性水平。该方法在合成数据集上验证了其在生成无对称性数据集和检测推理期间的非同分布对称性方面的实际应用。该方法能提高非等变模型的泛化性和鲁棒性。

通过 $G$-偏置实现放宽的旋转等变性在视觉中的应用

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-22T00:00:00Z
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