Новый метод улучшения нейросетей: симметрия и расширение данных

Исследователи Мяовен Донг, Аксель Флинт и Ян Э. Геркен разработали новые способы повышения эффективности байесовских нейронных сетей (BNNS). Они изучили, как увеличение объёма данных может обеспечить симметрию (эквивариантность) в нейросетях — это важно для решения задач в науке и медицине. Авторы вывели условия, при которых достигается точная эквивариантность, определили границы погрешности и предложили три метода симметризации. Один из методов — расширение орбиты — показал лучшие результаты по сравнению с базовым подходом. Это открытие может помочь создавать более точные и надёжные модели машинного обучения.