Vi introducerar Group equivariant Convolutional Neural Networks (G-CNNs), en naturlig generalisering av konvolutionella neurala nätverk som minskar prov komplexitet genom att utnyttja symmetrier. G-CNN använder G-konvolutioner, en ny typ av lager som har en betydligt högre grad av viktdelning än vanliga konvolutionslager. G-konvolutionerna ökar nätets expressiva kapacitet utan att öka antalet parametrar. Gruppkonvolutionsskikt är lätta att använda och kan implementeras med försumbara beräkningsunderlag för diskreta grupper som genereras av översättningar, reflektioner och rotationer. G-CNN:er uppnår toppmoderna resultat på CI-FAR10 och roterar MNIST.
Samtidigt med vårt arbete, REF presentera grupp-ekvivariant konvolutionella neurala nätverk.
Group Equivariant Convolutional Networks
{'venue': 'Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML), 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}