用于学习群等变性的数据增强与正则化
机器学习
2025-02-11 v1 机器学习
最优化与控制
摘要
在许多机器学习任务中，可利用已知对称性作为归纳偏置以提高模型性能。本文我们考虑通过数据增强来学习群等变性。我们总结了我们此前论文的结果，并将结果扩展表明，通过与正则化联合训练，可实现模型的等变性。
引用
@article{arxiv.2502.06547,
title = {Data Augmentation and Regularization for Learning Group Equivariance},
author = {Oskar Nordenfors and Axel Flinth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.06547},
year = {2025}
}