Почему в некоторых алгоритмах машинного обучения важно учитывать симметрию данных?

Учёт симметрии данных в алгоритмах машинного обучения важен по нескольким причинам:

• Упрощение задач. www.securitylab.ru news.mit.edu Например, если алгоритм должен выявить на изображении цифру 3, то задача упрощается, если цифра распознаётся независимо от её расположения (в центре или сбоку) и ориентации (прямо, перевёрнута или под случайным углом). www.securitylab.ru news.mit.edu
• Сокращение количества данных для обучения. www.securitylab.ru news.mit.edu Модели, удовлетворяющие симметрии задачи, могут производить предсказания с меньшими ошибками, используя меньшее количество обучающих данных. www.securitylab.ru news.mit.edu Это особенно важно в научных областях с ограниченной информацией. www.securitylab.ru
• Увеличение эффективности. www.securitylab.ru news.mit.edu Симметрии могут привести к линейному и даже экспоненциальному увеличению эффективности за счёт снижения сложности задач машинного обучения. www.securitylab.ru

Важность учёта симметрии данных в алгоритмах машинного обучения признана, в частности, в приложениях к распознаванию образов и компьютерному зрению. dzen.ru