同変ニューラルネットワークの対称性増大による表現力低下を抑える枠組み

arXiv cs.LG ・ 2026-08-12

原題: Reducing Symmetry Increase in Equivariant Neural Networks

AI による要約

科学計算で用いられる同変ニューラルネットワーク（ENN）において、対称な入力を処理した際に対称性が過剰に増大して表現力が低下する現象の理論的解明が行われた。増大する対称性の数学的特徴づけを行い、その影響を低減して表現力を保持するための体系的なフレームワークを提案している。

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