English(EN) Enforcing Symmetries on Pre-trained ML Models for Physics

新方法为物理学机器学习模型强制执行对称性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-09 05:00

研究人员探索了在预训练的机器学习模型上强制执行对称性的方法，特别是在物理学应用中。对于有限和紧凑群，使用Reynolds算子的事后群平均可以将预测器投影到不变或等变函数上，提供已知的风险保证。该研究将此扩展到非紧凑群，提出了Weyl酉技巧、数据依赖正交投影和帧平均等替代方案。虽然正交投影显示出潜力，尤其是在分布外情况下，但对称模型的直接训练通常能与这些事后方法相媲美甚至超越。 AI

影响这项研究可能通过确保遵守基本物理定律，从而在物理学等科学领域实现更强大、更准确的机器学习模型。

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arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Wenjie Zhou, Valentino F. Foit, David W. Hogg, Soledad Villar · 2026-11-09 05:00

对预训练机器学习模型强制执行物理对称性

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