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Jan, 2019
等变换器网络
Equivariant Transformer Networks
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Kai Sheng Tai, Peter Bailis, Gregory Valiant
TL;DR
使用具有等变性函数的规范坐标系构建了一种不同iable的图像到图像映射，称为ET（Equivariant Transformers），并证明了它能够在提高模型强健性方面进行灵活组合，从而使得在现实世界的图像分类任务中，相对于ResNet分类器，ET能够在数据有限情况下提高最多15%的分类效果而只增加不到1%的模型参数。
Abstract
How can prior knowledge on the transformation invariances of a domain be incorporated into the architecture of a neural network? We propose
equivariant transformers
(ETs), a family of differentiable
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