Capsule Network är ett lovande koncept i djupinlärning, men dess verkliga potential är inte fullt realiserad hittills, vilket ger sub-par prestanda på flera viktiga referensdatauppsättningar med komplexa data. Dra intuition från framgången som uppnås av Convolutional Neural Networks (CNNs) genom att gå djupare, introducerar vi DeepCaps 1, en djup kapsel nätverk arkitektur som använder en ny 3D convolution baserad dynamisk routing algoritm. Med DeepCaps överträffar vi toppmoderna resultat i kapselnätverksdomänen på CIFAR10, SVHN och Fashion MNIST, samtidigt som vi uppnår en 68-procentig minskning av antalet parametrar. Vidare föreslår vi ett klassoberoende dekodernätverk, som stärker användningen av återuppbyggnadsförlust som en legaliseringsterm. Detta leder till en intressant egenskap hos dekodern, vilket gör att vi kan identifiera och kontrollera de fysiska egenskaperna hos de bilder som representeras av instanteringsparametrarna.
Rajasegaran m.fl. REF skapade ett djupt kapselnätverk som resulterade i toppmodern prestanda på SVHN, CIFAR10 och modeMNIST.
DeepCaps: Going Deeper With Capsule Networks
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}