I kapselnätverk, kartläggs lågnivå kapslar till hög nivå kapslar uppnås genom en routing-by-agreement algoritm. Eftersom kapseln består av samlingar av neuroner och routing mekanismen involverar alla kapslar i stället för att helt enkelt kasta några av neuronerna som Max-Pooling, kapselnätverket har starkare representationsförmåga än det traditionella neurala nätverket. Med tanke på för mycket lågnivåkapslars information kommer dock dess motsvarande kapslar i övre skiktet att störas av annan irrelevant information eller bullerkapslar. Därför fungerar det ursprungliga kapselnätverket inte bra på komplexa datastruktur. Vad värre är, beräknings komplexitet blir en flaskhals i hanteringen av stora datanätverk. För att lösa dessa brister föreslås i detta dokument en grupprekonstruktion och maximal poolning av kvarvarande kapselnät (GRMR-CapsNet). Vi bygger ett block där alla kapslar är uppdelade i olika grupper och utföra grupp rekonstruktion routing algoritm för att få motsvarande hög nivå kapslar. Mellan de lägre och högre skikten används Capsule Max-Pooling för att förhindra övermontering. Vi utför experiment på CIFAR-10/100 och SVHN-dataset och resultaten visar att vår metod kan prestera bättre mot toppmoderna.
Ding m.fl. REF delade alla kapslar i olika grupper och utför sedan en grupp rekonstruktion routing algoritm för att få motsvarande avancerade kapslar.
Group Reconstruction and Max-Pooling Residual Capsule Network
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}