Vi föreslår att studera likvärdighet i djupa neurala nätverk genom parametersymmetrier. I synnerhet, med tanke på en grupp G som agerar diskret på ingång och utgång av en standard neurala nätverk lager  och W, visar vi att likformighet av W är kopplad till symmetri gruppen av nätverksparametrar W. Vi föreslår sedan en sparsam parameter-delning system för att inducera den önskvärda symmetrin på W. Under vissa förhållanden på verkan av G, vår procedur för att binda parametrarna uppnår Gequivariance och garantera känslighet för alla andra permutationsgrupper utanför G. Vi visar relationen mellan vårt förhållningssätt till nyligen föreslagna "strukturerade" neurala lager såsom gruppkonvolution och graf-konvolution som leder till nya insikter och förbättring av dessa operationer.
Ravanbaksh m.fl. föreslog en liknande metod för likvärdiga nätverk genom parameterdelning REF.
Equivariance Through Parameter-Sharing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}