問題タブ [symmetry]

入力の交換に関して対称な関数の Keras でニューラル ネットワーク モデルを作成する方法を探しています。簡単にするために、目的の関数が 2 つの変数に依存しx,y、スカラーを返すと仮定しますf=f(x,y)。f(x,y)=f(y,x)さらに、が任意の に当てはまることがわかっていますx,y。この対称性が私の Keras ニューラル ネットワーク モデルによって正確に再現されることを保証するために選択する方法は何でしょうか?

明らかに、対称データを使用してモデルをトレーニングできますが、探しているのは、この対称性をモデルに「ハードコード」する方法です。

私は知っています、この質問は本当に基本的なようです。申し訳ありませんが、私が見落としていたこの質問に対する明白な答えがあれば、よろしくお願いします!

コードの動作: 整数の Python リストを入力として受け取り、リストの「対称」内部部分を検索します。

私が欲しいものの例：

リストの先頭から i 番目の要素の値が、リストの末尾から i 番目の要素の値と等しい場合、対称性が発生します。

私のコード:

私のコードは機能しますが、効率化のために誰かがより短いソリューションを投稿できれば幸いです。