本研究では、観測ペア$(oldsymbol{y}, g ullet oldsymbol{y})$から同変埋め込みを学習する手法「対比による同変性」（EbC）を提案しています。ここで、$g$はデータに作用する有限群から引き出されます。提案手法は、群の作用が可逆線形写像に対応する潜在空間と群表現を共同で学習し、群特有の誘導バイアスに頼らないことが特徴です。実験では、無限dSpritesデータセットを使用し、有限群$G:=(R_m imes ext{Z}_n imes ext{Z}_n)$によって定義された構造的変換を検証しました。得られた埋め込みは高忠実度の同変性を示し、潜在空間で群の操作が忠実に再現されます。また、合成データに対して非可換直交群$O(n)$や一般線形群$GL(n)$に関しても検証を行いました。理論的な同定可能性の証明も提供しており、実世界のデータにおける多様な群タイプでの評価は今後の課題となります。