CapsNet (Capsule Network) föreslogs först av Sabour et al. (2017) och senare en annan version av CapsNet föreslogs av Hinton et al. (2018). CapsNet har visat sig vara effektivt när det gäller att modellera rumsliga funktioner med mycket färre parametrar. Rutinerna i båda dokumenten är dock inte väl integrerade i hela utbildningsprocessen. Det optimala antalet routing förfarande är misär som måste hittas manuellt. För att övervinna dessa nackdelar med nuvarande routing förfaranden i CapsNet, inbäddade vi routing förfarandet i optimeringsförfarandet med alla andra parametrar i neurala nätverk, nämligen att göra kopplingskoefficienter i routing förfarandet blir helt utbildas. Vi kallar det Generalized CapsNet (G-CapsNet). Vi implementerar både "full-connected" version av G-CapsNet och "convolutional" version av G-CapsNet. G-CapsNet uppnår en liknande prestanda i datasetet MNIST som i originaldokumenten. Vi testar också två kapselpackningsmetod (cross feature maps eller med feature maps) från tidigare konvolutionella lager och ser ingen uppenbar skillnad. Dessutom utforskade vi också möjligheten att stapla flera kapsellager. Koden delas på CAFFECapsNet.
Chen och Al. REF bädda in routing förfarandet i optimeringsförfarandet med alla andra parametrar i neurala nätverk, vilket övervinner nackdelarna att det optimala antalet routing förfarande måste hittas manuellt.
Generalized Capsule Networks with Trainable Routing Procedure
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}